IL2RA Allele Increases Risk of Neuromyelitis Optica in Southern Han Chinese
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuromyelitis optica (NMO) and multiple sclerosis (MS) are chronic neuro-inflammatory diseases believed to arise from complex interactions between environmental and genetic factors. Recently, single nucleotide polymorphisms (SNPs) in interleukin (IL)-2 and -7 receptor alpha genes have been identified as novel susceptibility alleles for MS in genome-wide association studies. However, similar research on NMO is limited. We aimed to investigate the association of IL2RA SNPs rs2104286 and rs12722489 and IL7RA SNP rs6897932 with Southern Han Chinese NMO and MS patients. METHODS: Frequencies of the three SNPs were examined in Southern Han Chinese mS cases (n=78), NMS cases (n=67) and controls (n=133) using sequencing-based typing. RESULTS: The rs2104286(G) frequency in the IL2RA gene was significantly higher in NMO patients than in controls (p(uncorr)=0.013, p(corr)=0.026, OR:1.942, 95%CI:1.146-3.291). CONCLUSION: The rs2104286 G allele in IL2RA is present at higher frequencies in NMO patients than in healthy controls within a Southern Han Chinese population. Les allèles IL2RA augmentent le risque de neuromyélite optique chez les Chinois Han du sud.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».