Association Study of <i>ITGAM, ITGAX,</i> and <i>CD58</i> Autoimmune Risk Loci in Systemic Sclerosis: Results from 2 Large European Caucasian Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Accumulating evidence shows that shared autoimmunity is critical for the pathogenesis of many autoimmune diseases. Systemic sclerosis (SSc) belongs to the connective tissue disorders, and recent data have highlighted strong associations with autoimmunity genes shared with other autoimmune diseases. To determine whether novel risk loci associated with systemic lupus erythematosus or multiple sclerosis may confer susceptibility to SSc, we tested single-nucleotide polymorphisms (SNP) from ITGAM, ITGAX, and CD58 for associations. METHODS: SNP harboring associations with autoimmune diseases, ITGAM rs9937837, ITGAX rs11574637, and CD58 rs12044852, were genotyped in 2 independent cohorts of European Caucasian ancestry: 1031 SSc patients and 1014 controls from France and 1038 SSc patients and 691 controls from the USA, providing a combined study population of 3774 individuals. ITGAM rs1143679 was additionally genotyped in the French cohort. RESULTS: The 4 polymorphisms were in Hardy-Weinberg equilibrium in the 2 control populations, and allelic frequencies were similar to those expected in European Caucasian populations. Allelic and genotypic frequencies for these 3 SNP were found to be statistically similar in SSc patients and controls. Subphenotype analyses for subgroups having diffuse cutaneous subtype disease, specific autoantibodies, or fibrosing alveolitis did not reveal any difference between SSc patients and controls. CONCLUSION: These results obtained through 2 large cohorts of SSc patients of European Caucasian ancestry do not support the implication of ITGAM, ITGAX, and CD58 genes in the genetic susceptibility of SSc, although they were recently identified as autoimmune disease risk genes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».