Influence of the <i>IL6</i> Gene in Susceptibility to Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic sclerosis (SSc) is a genetically complex autoimmune disease; the genetic component has not been fully defined. Interleukin 6 (IL-6) plays a crucial role in immunity and fibrosis, both key aspects of SSc. We investigated the influence of IL6 gene in the susceptibility and phenotype expression of SSc. METHODS: We performed a large metaanalysis including a total of 2749 cases and 3189 controls from 6 white populations (Germany, The Netherlands, Norway, Spain, Sweden, and United Kingdom). Three IL6 single-nucleotide polymorphisms (SNP; rs2069827, rs1800795, and rs2069840) were selected by SNP tagging and genotyped using TaqMan(®) allele discrimination technology. RESULTS: Individual SNP metaanalysis showed no evidence of association of the 3 IL6 genetic variants with the global disease. Phenotype analyses revealed a significant association between the minor allele of rs2069840 and the limited cutaneous SSc clinical form (Bonferroni p = 0.036, OR 1.14, 95% CI 1.04-1.25). A trend of association between the minor allele of the rs1800795 and the diffuse cutaneous SSc clinical form was also evident (Bonferroni p = 0.072, OR 0.86, 95% CI 0.77-0.96). In the IL6 allelic combination analyses, the GGC allelic combination rs2069827-rs1800795-rs2069840 showed an association with overall SSc (Bonferroni p = 0.016, OR 1.13, 95% CI 1.04-1.23). CONCLUSION: Our results suggest that the IL6 gene may influence the development of SSc and its progression.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».