Missense Variant in MAPK Inactivator PTPN5 Is Associated with Decreased Severity of Post-Burn Hypertrophic Scarring
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertrophic scarring (HTS) is hypothesized to have a genetic mechanism, yet its genetic determinants are largely unknown. The mitogen-activated protein kinase (MAPK) pathways are important mediators of inflammatory signaling, and experimental evidence implicates MAPKs in HTS formation. We hypothesized that single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in MAPK-pathway genes would be associated with severity of post-burn HTS. METHODS: We analyzed data from a prospective-cohort genome-wide association study of post-burn HTS. We included subjects with deep-partial-thickness burns admitted to our center who provided blood for genotyping and had at least one Vancouver Scar Scale (VSS) assessment. After adjusting for HTS risk factors and population stratification, we tested MAPK-pathway gene SNPs for association with the four VSS variables in a joint regression model. In addition to individual-SNP analysis, we performed gene-based association testing. RESULTS: Our study population consisted of 538 adults (median age 40 years) who were predominantly White (76%) males (71%) admitted to our center from 2007-2014 with small-to-moderate-sized burns (median burn size 6% total body surface area). Of 2,146 SNPs tested, a rare missense variant in the PTPN5 gene (rs56234898; minor allele frequency 1.5%) was significantly associated with decreased severity of post-burn HTS (P = 1.3×10-6). In gene-based analysis, PTPN5 (P = 1.2×10-5) showed a significant association and BDNF (P = 9.5×10-4) a borderline-significant association with HTS severity. CONCLUSIONS: We report PTPN5 as a novel genetic locus associated with HTS severity. PTPN5 is a MAPK inhibitor expressed in neurons, suggesting a potential role for neurotrophic factors and neuroinflammatory signaling in HTS pathophysiology.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».