Association between TNF-α, TGF-β1, IL-10, IL-6 and IFN-γ gene polymorphisms and generalized aggressive periodontitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate links among cytokine genetic variants and generalized aggressive periodontitis (GAgP). METHODS: Thirty-five patients with generalized aggressive periodontitis and 85 healthy controls without periodontitis were included in the study. Probing depth (PD), clinical attachment loss (CAL), plaque index (PI), and gingival index (GI) were recorded as clinical parameters. Polymorphisms of IL-6, IL-10, IFN-gamma, TGF-ss1 and TNF-alpha gene were analysed using the polymerase chain reaction sequence-specific primer method (PCR-SSP). RESULTS: No significant differences were observed for IL-6, IL-10, IFN-gamma, and TGF-ss1 cytokine polymorphisms, from the genotype distribution and allele frequency, between GAgP and healthy control groups. In contrast, significant differences were observed in the TNF-alpha gene polymorphism between GAgP and healthy control groups (P = 0.002). CONCLUSION: Our data suggest that TNF-alpha (-308) may be associated with the development of generalized aggressive periodontitis. These results should be replicated in a larger and more diverse population of patients diagnosed with generalized aggressive periodontitis to determine of these findings are generalizable.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».