Genetic variants in<i>TNF</i><b>α</b>,<i>TGFB1, PTGS1</i>and<i>PTGS2</i>genes are associated with diisocyanate-induced asthma
Notice bibliographique
Résumé
Diisocyanates are the most common cause of occupational asthma, but risk factors are not well defined. A case-control study was conducted to investigate whether genetic variants in inflammatory response genes (TNFα, IL1α, IL1β, IL1RN, IL10, TGFB1, ADAM33, ALOX-5, PTGS1, PTGS2 and NAG-1/GDF15) are associated with increased susceptibility to diisocyanate asthma (DA). These genes were selected based on their role in asthmatic inflammatory processes and previously reported associations with asthma phenotypes. The main study population consisted of 237 Caucasian French Canadians from among a larger sample of 280 diisocyanate-exposed workers in two groups: workers with specific inhalation challenge (SIC) confirmed DA (DA(+), n = 95) and asymptomatic exposed workers (AW, n = 142). Genotyping was performed on genomic DNA, using a 5' nuclease PCR assay. After adjusting for potentially confounding variables of age, smoking status and duration of exposure, the PTGS1 rs5788 and TGFB1 rs1800469 single nucleotide polymorphisms (SNP) showed a protective effect under a dominant model (OR = 0.38; 95% CI = 0.17, 0.89 and OR = 0.38; 95% CI = 0.18, 0.74, respectively) while the TNFα rs1800629 SNP was associated with an increased risk of DA (OR = 2.08; 95% CI = 1.03, 4.17). Additionally, the PTGS2 rs20417 variant showed an association with increased risk of DA in a recessive genetic model (OR = 6.40; 95% CI = 1.06, 38.75). These results suggest that genetic variations in TNFα, TGFB1, PTGS1 and PTGS2 genes contribute to DA susceptibility.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».