A second major histocompatibility complex susceptibility locus for multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Variation in the major histocompatibility complex (MHC) on chromosome 6p21 is known to influence susceptibility to multiple sclerosis with the strongest effect originating from the HLA-DRB1 gene in the class II region. The possibility that other genes in the MHC independently influence susceptibility to multiple sclerosis has been suggested but remains unconfirmed. METHODS: Using a combination of microsatellite, single nucleotide polymorphism, and human leukocyte antigen (HLA) typing, we screened the MHC in trio families looking for evidence of residual association above and beyond that attributable to the established DRB1*1501 risk haplotype. We then refined this analysis by extending the genotyping of classical HLA loci into independent cases and control subjects. RESULTS: Screening confirmed the presence of residual association and suggested that this was maximal in the region of the HLA-C gene. Extending analysis of the classical loci confirmed that this residual association is partly due to allelic heterogeneity at the HLA-DRB1 locus, but also reflects an independent effect from the HLA-C gene. Specifically, the HLA-C*05 allele, or a variant in tight linkage disequilibrium with it, appears to exert a protective effect (p = 3.3 x 10(-5)). INTERPRETATION: Variation in the HLA-C gene influences susceptibility to multiple sclerosis independently of any effect attributable to the nearby HLA-DRB1 gene.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».