Functional characterization of the Thr946Ala SNP at the type 1 diabetes<i>IFIH1</i>locus
Notice bibliographique
Résumé
The Thr allele at the Thr946Ala non-synonymous single-nucleotide polymorphism (nsSNP) in the IFIH1 gene confers risk for type 1 diabetes (T1D). IFIH1 binds viral double-stranded RNA (dsRNA), inducing a type I interferon (IFN) response. Reports of this nsSNP's role in IFIH1 expression regulation have produced conflicting results and a study evaluating transfected Thr946Ala protein alleles in an artificial system overexpressing IFIH1 shows that the SNP does not affect IFH1 function. In this study, we examine the effects of the Thr946Ala polymorphism on IFN-α response in a cell line that endogenously expresses physiological levels of IFIH1. Eleven lymphoblastoid cell lines (LCLs) homozygous for the major predisposing allele (Thr/Thr) and 6 LCLs homozygous for the minor protective allele (Ala/Ala) were electroporated with the viral dsRNA mimic, poly I:C, in three independent experiments. Media were collected 24 hours later and measured for IFN-α production by ELISA. Basal IFN response is minimal in mock-transfected cells from both genotypes and increases by about 8-fold in cells treated with poly I:C. LCLs with the Ala/Ala genotype have slightly higher IFN-α levels than their Thr/Thr counterparts but this did not reach statistical significance because of the large variability of the IFN response, due mostly to two high outliers (biological, not technical). A larger sample size would be needed to determine whether the Thr946Ala SNP affects the poly I:C-driven IFN-α response. Additionally, the possibility that this nsSNP recognizes viral dsRNA specificities cannot be ruled out. Thus, the mechanism of the observed association of this SNP with T1D remains to be determined.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».