Disease Phenotypes and Gender Association of FCRL3 Single-Nucleotide Polymorphism −169T/C in Taiwanese Patients with Systemic Lupus Erythematosus and Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the association of the functional FCRL3 single-nucleotide polymorphism (SNP) -169T/C with disease phenotypes and susceptibility to systemic lupus erythematosus (SLE) and rheumatoid arthritis (RA) in Taiwanese. METHODS: FCRL3 SNP -169T/C was genotyped in 573 patients with SLE, 670 patients with RA, and 758 controls. Genotype distributions and allele frequencies were compared among the 3 groups as aggregates or as stratified by clinical characteristics, autoantibody profile, and sex within patient groups. RESULTS: Overall, FCRL3 SNP -169T/C was not associated with susceptibility to either SLE or RA. However, -169CC genotype was significantly reduced in leukopenia-positive SLE patients as compared to the leukopenia-negative SLE patients (CC vs CT+TT, p = 6 × 10(-4), OR 0.444, 95% CI 0.279-0.708) and controls (p = 6.1 × 10(-3), OR 0.583, 95% CI 0.396-0.857). On the other hand, -169TT genotypes were significantly more numerous in RA patients with non-destructive disease as compared with patients with destructive disease (CC+CT vs TT: p = 0.007, OR 1.672, 95% CI 1.149-2.432). The -169T allele frequency was also significantly increased in non-destructive RA compared with patients with destructive disease (C vs T: p = 0.010, OR 1.423, 95% CI 1.089-1.859). FCRL3 SNP -169TT homozygous donors were significantly more numerous among female cyclic citrullinated peptide (CCP)-negative RA patients versus female CCP-positive RA patients (CC+CT vs TT: p = 0.019, OR 1.64, 95% CI 1.085-2.479). CONCLUSION: The functional FCRL3 SNP -169T/C appears to play important roles in the development of certain phenotypes such as SLE leukopenia and RA disease severity in Taiwanese patients with SLE and RA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».