Strain‐based <scp>HLA</scp> association analysis identified <i><scp>HLA‐DRB1</scp>*09:01</i> associated with modern strain tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis ( TB ) occurs as a result of complex interactions between the host immune system and pathogen virulence factors. Human leukocyte antigen ( HLA ) class II molecules play an important role in the host immune system. However, no study has assessed the association between HLA class II genes and susceptibility to TB caused by specific strains. This study investigated the possible association of HLA class II genes with TB caused by modern and ancient Mycobacterium tuberculosis ( MTB ). The study included 682 patients with TB and 836 control subjects who were typed for HLA‐DRB1 and HLA‐DQB1 alleles. MTB strains were classified using a large sequence polymorphism typing method. Association analysis was performed using common HLA alleles and haplotypes in different MTB strains. HLA association analysis of patients infected with modern MTB strains showed significant association for HLA‐DRB1 *09:01 (odds ratio [ OR ] = 1.82; P ‐value = 9.88 × 10 −4 ) and HLA‐DQB1 *03:03 alleles ( OR = 1.76; P ‐value = 1.31 × 10 −3 ) with susceptibility to TB . Haplotype analysis confirmed that these alleles were in strong linkage disequilibrium and did not exert an interactive effect. Thus, the results of this study showed an association between HLA class II genes and susceptibility to TB caused by modern MTB strains, suggesting the importance of strain‐specific analysis to determine susceptibility genes associated with TB .
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».