IFN-γ promoter polymorphisms do not affect QuantiFERON<SUP>®</SUP> TB Gold In-Tube test results in a Canadian population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have shown polymorphisms within the interferon-gamma (IFN-γ) promoter influence cytokine expression. The interferon-gamma release assay (IGRA) relies on the ability to produce IFN-γ in response to tuberculosis (TB) specific antigens. This study determined the relationship between the IFN-γ +874 A/T promoter polymorphism and the performance of the QuantiFERON®-TB Gold In-Tube (QFT-GIT) test in an ethnically diverse Canadian population. METHODS: A total of 190 participants were categorised into three groups based on history of and exposure to TB: active TB (n = 55), TB exposed (n = 55) and presumably TB unexposed controls (n = 80). All participants underwent QFT-GIT testing, and DNA was extracted from whole blood and probed for polymorphism at position +874 (T/A) of intron 1 of IFN-γ. Statistical relationships between the QFT-GIT results, polymorphisms and demographic data were evaluated. RESULTS: IFN-γ +874 genotype frequencies among the entire study population (n = 190) were A/A (45.8%), T/A (39.5%), and T/T (14.7%). Among the three study groups, there was no correlation between QFT-GIT results and the IFN-γ +874 A/T genotype, and no correlation of genotype with IFN-γ production in response to either Mycobacterium tuberculosis antigens or mitogenic stimulation. CONCLUSION: Our results indicate that the IFN-γ +874 promoter polymorphism does not influence QFT-GIT performance in this study population.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».