Are programmed cell death 1 gene polymorphisms correlated with susceptibility to rheumatoid arthritis?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies investigated the relationship between programmed cell death 1 (PDCD1) gene polymorphisms and rheumatoid arthritis (RA) risk, but the results were controversial. To explore whether PDCD1 gene polymorphisms have an effect on RA risk, we conducted this meta-analysis to investigate the relationships between PDCD1 polymorphisms (rs36084323 [PD-1.1 G/A], rs11568821 [PD-1.3 G/A] and rs2227981 [PD-1.5 C/T]) and RA risk under 4 genetic models. METHODS: PubMed, EMBASE, Web of Science, Cochrane Library China National Knowledge Infrastructure (CNKI), and Chinese Biomedical Literature Database (CBLM) were systematically searched for all eligible case-control studies. The last search was updated on September 10, 2016. Studies were accessed using Newcastle-Ottawa Scale case control study (NOS), and the combined effect size was calculated using STATA software, version 12.0. The pooled odds ratio (OR) with 95% confidence interval (CI) was calculated to assess the association. Heterogeneity analysis and subgroup analysis were also performed. Sensitivity analysis and publication bias were also performed if necessary. RESULTS: This meta-analysis included 6 studies. The result demonstrated null association between rs36084323 (PD-1.1 G/A) polymorphism and RA susceptibility in all 4 genetic models. With regard to rs11568821 (PD-1.3 G/A), statistically significant association with RA risk was observed under allele model in Caucasians (allele model A vs G, OR = 1.19, 95% CI = 1.03-1.41). There was no significant association between rs2227981 (PD-1.5 C/T) polymorphism and RA risk. CONCLUSION: The present study suggests that mutant A allele in rs11568821 (PD-1.3 G/A) might increase the susceptibility to RA in Caucasians.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».