Transforming Growth Factor-Beta3 Gene Polymorphisms and Nonsyndromic Cleft Lip and Palate Risk: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the association between transforming growth factor-beta3 (TGF-β3) genetic polymorphisms and nonsyndromic cleft lip and palate (NSCLP) risk. METHODS: An extensive literature search for relevant studies was conducted on PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library, and CBM databases from their inception through June 1st, 2013. Case-control studies addressing the correlation between TGF-β3 gene polymorphisms and NSCLP risk. The genotype distribution of the controls should conform to Hardy-Weinberg equilibrium. The quality of the included studies was assessed independently by two authors based on the Newcastle-Ottawa scale. All analyses were calculated using the STATA 12.0 software. RESULTS: The association between TGF-β3 gene polymorphisms and NSCLP risk was assessed. Eleven case-control studies were included with a total of 1601 NSCLP cases and 1463 healthy controls. Our meta-analysis results indicated that mutant variants of the TGF-β3 gene may be associated with an increased risk of NSCLP, especially among Asian populations. Further subgroup analyses also revealed significant associations between mutant variants of the TGF-β3 gene and an increased risk of NSCLP in the population-based and polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism studies. Meta-regression analyses showed that ethnicity may be a major source of heterogeneity. CONCLUSION: Our meta-analysis suggests that TGF-β3 gene polymorphisms may contribute to NSCLP susceptibility, especially among Asian populations.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».