Cigarette Smoking,<i>STAT4</i>and<i>TNFRSF1B</i>Polymorphisms, and Systemic Lupus Erythematosus in a Japanese Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent studies have identified signal transducer and activator of transcription 4 (STAT4) as a susceptibility gene for systemic lupus erythematosus (SLE) in different populations. Similarly, tumor necrosis factor receptor superfamily, member 1B (TNFRSF1B) has been reported to be associated with SLE risk in Japanese populations. Along with environmental factors such as smoking, both polymorphisms may modulate an individual's susceptibility to SLE. We investigated these relationships in a case-control study to evaluate risk factors for SLE among Japanese women. METHODS: We investigated the relationship of the STAT4 rs7574865 and TNFRSF1B rs1061622 polymorphisms to SLE risk with special reference to their combination and interaction with cigarette smoking among 152 SLE cases and 427 controls. RESULTS: The TT genotype of STAT4 rs7574865 was significantly associated with increased risk of SLE (OR 2.21, 95% CI 1.10-4.68). Subjects with at least one G allele of TNFRSF1B rs1061622 had an increased risk of SLE (OR 1.56, 95% CI 0.99-2.47). The attributable proportion due to the interaction between the TNFRSF1B rs1061622 genotypes and smoking was estimated to be 0.49 (95% CI 0.07-0.92), indicating that 49% of the excess risk for SLE in smokers with at least one G allele was due to an additive interaction. A lack of significant associations of STAT4 with smoking was observed. No significant gene-gene interactions were found among polymorphisms of STAT4 and TNFRSF1B. CONCLUSION: Our findings suggest that the association between cigarette smoking and SLE could be differentiated by the TNFRSF1B rs1061622 T allele among female Japanese subjects. This preliminary exploratory result should be confirmed in a larger study.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».