The Autoimmune Disease Risk Allele of UBE2L3 in African American Patients with Systemic Lupus Erythematosus: A Recessive Effect Upon Subphenotypes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: UBE2L3 is associated with susceptibility to systemic lupus erythematosus (SLE) and rheumatoid arthritis in European ancestry populations, and this locus has not been investigated fully in non-European populations. We studied the UBE2L3 risk allele for association with SLE, interferon-α (IFN-α), and autoantibodies in a predominantly African American SLE cohort. METHODS: We studied 395 patients with SLE and 344 controls. The UBE2L3 rs5754217 polymorphism was genotyped using Taqman primer-probe sets, and IFN-α was measured using a reporter cell assay. RESULTS: The UBE2L3 rs5754217 T allele was strongly enriched in African American patients with anti-La antibodies as compared to controls, and a recessive model was the best fit for this association (OR 2.55, p = 0.0061). Serum IFN-α also demonstrated a recessive association with the rs5754217 genotype in African American patients, and the TT/anti-La-positive patients formed a significantly high IFN-α subgroup (p = 0.0040). Similar nonstatistically significant patterns of association were observed in the European American patients with SLE. Case-control analysis did not show large allele frequency differences, supporting the idea that this allele is most strongly associated with anti-La-positive patients. CONCLUSION: This pattern of recessive influence within a subgroup of patients may explain why this allele does not produce a strong signal in standard case-control studies, and subphenotypes should be included in future studies of UBE2L3. The interaction we observed between UBE2L3 genotype and autoantibodies upon serum IFN-α suggests a biological role for this locus in patients with SLE in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».