Genetic variants of interferon-gamma and its mRNA expression and inflammatory parameters in the pathogenesis of vitiligo
Notice bibliographique
Résumé
Although genetics plays an essential role in the pathogenesis of vitiligo, vitiligo pathogenesis is still unclear. Our aim was to investigate the role of IFN-γ expression and polymorphism in vitiligo susceptibility and whether intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1), tumor necrosis factor (TNF)-α, and TNF-β play a role in vitiligo pathogenesis as important inflammatory parameters. Eighty-five patients with vitiligo and 90 controls were investigated for IFN-γ gene expression by quantitative real-time PCR and genotyped for IFN-γ +874T/A (rs2430561) and IFN-γ +2109A/G (rs1861494) gene polymorphisms by sequence-specific primer (SSP)-PCR and PCR-restriction fragment length polymorphism (RFLP), respectively. Serum levels of inflammatory parameters were measured using ELISA. Frequencies of the +874 TT genotype and T allele were significantly higher in patients with active vitiligo than in stable patients (P = 0.01 and 0.03, respectively). Calculation of odds ratio suggested a 1.7-fold increased risk of vitiligo in individuals having the TA haplotype. We observed overexpression of IFN-γ mRNA with elevated serum levels of IFN-γ, ICAM-1, TNF-α, and TNF-β in patients with vitiligo when compared with the control group (P = 0.001, for all). In addition, these levels were elevated in patients with active vitiligo compared with stable patients with vitiligo (P = 0.008, 0.006, 0.01, 0.01, and 0.03, respectively), which suggests the involvement of these cytokines in disease activity. In conclusion, IFN-γ is a promising immunological marker in vitiligo pathogenesis.
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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) | 0,001 | 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 ».