Replication of Associations of Genetic Loci Outside the HLA Region With Susceptibility to Anti–Cyclic Citrullinated Peptide–Negative Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Genetic polymorphisms within the HLA region explain only a modest proportion of anti-cyclic citrullinated peptide (anti-CCP)-negative rheumatoid arthritis (RA) heritability. However, few non-HLA markers have been identified so far. This study was undertaken to replicate the associations of anti-CCP-negative RA with non-HLA genetic polymorphisms demonstrated in a previous study. METHODS: The Rheumatoid Arthritis Consortium International densely genotyped 186 autoimmune-related regions in 3,339 anti-CCP-negative RA patients and 15,870 controls across 6 different populations using the Illumina ImmunoChip array. We performed a case-control replication study of the anti-CCP-negative markers with the strongest associations in that discovery study, in an independent cohort of anti-CCP-negative UK RA patients. Individuals from the arcOGEN Consortium and Wellcome Trust Case Control Consortium were used as controls. Genotyping in cases was performed using Sequenom MassArray technology. Genome-wide data from controls were imputed using the 1000 Genomes Phase I integrated variant call set release version 3 as a reference panel. RESULTS: After genotyping and imputation quality control procedures, data were available for 15 non-HLA single-nucleotide polymorphisms in 1,024 cases and 6,348 controls. We confirmed the known markers ANKRD55 (meta-analysis odds ratio [OR] 0.80; P = 2.8 × 10(-13) ) and BLK (OR 1.13; P = 7.0 × 10(-6) ) and identified new and specific markers of anti-CCP-negative RA (prolactin [PRL] [OR 1.13; P = 2.1 × 10(-6) ] and NFIA [OR 0.85; P = 2.5 × 10(-6) ]). Neither of these loci is associated with other common, complex autoimmune diseases. CONCLUSION: Anti-CCP-negative RA and anti-CCP-positive RA are genetically different disease subsets that only partially share susceptibility factors. Genetic polymorphisms located near the PRL and NFIA genes represent examples of genetic susceptibility factors specific for anti-CCP-negative RA.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».