<i><scp>HLA</scp>‐A*33‐<scp>DR</scp>3</i> and <i>A*33‐<scp>DR</scp>9</i> haplotypes enhance the risk of type 1 diabetes in Han Chinese
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/INTRODUCTION: To investigate the typing for human leukocyte antigen (HLA) class I in Chinese patients with type 1 diabetes as a complement screening for HLA class II. MATERIALS AND METHODS: A total of 212 type 1 diabetic patients and 200 healthy controls were enrolled. The genetic polymorphisms of HLA class I and II were examined with a high-resolution polymerase chain reaction sequence-based typing method. RESULTS: The haplotype, A*33:03-B*58:01-C*03:02(A33), was associated with type 1 diabetes (P = 1.0 × 10(-4) , odds ratio 3.2 [1.738-5.843]). The A33-DR3 and A33-DR9 haplotypes significantly enhanced the risk of type 1 diabetes (A33-DR3, odds ratio 5.1 [2.40-10.78], P = 4.0 × 10(-6) ; A33-DR9, odds ratio 13.0 [1.69-100.32], P = 0.004). In type 1 diabetic patients, compared with A33-DR3-negative carriers, A33-DR3-positive carriers had significantly lower percentages of CD3(+) CD4(+) T cells (42.5 ± 7.72 vs 37.0 ± 8.35%, P = 0.023), higher percentages of CD3(+) CD8(+) T cells (27.4 ± 7.09 vs 32.8 ± 5.98%, P = 0.005) and T-cell receptor α/β T cells (70.0 ± 7.00 vs 73.6 ± 6.25%, P = 0.031), and lower CD4/CD8 ratios (1.71 ± 0.75 vs 1.16 ± 0.35, P = 0.003). CONCLUSIONS: It is the first time that the haplotypes A33-DR3 and A33-DR9 were found with an enhanced predisposition to type 1 diabetes in Han Chinese. A33-DR3 was associated with a reduction in the helper-to-cytotoxic cell ratio and preferential increase of T-cell receptor α/β T cell. The typing for HLA class I and its immunogenetic effects are important for more accurate HLA class II haplotype risk prediction and etiology research in type 1 diabetic patients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».