A Meta-Analysis on the Relationship of the PON Genes and Alzheimer Disease
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aimed to evaluate the association of the paraoxonase (PON) gene variants and Alzheimer disease (AD) using meta-analysis. METHODS: Relevant studies were identified by searching English and Chinese databases extensively. Allele and genotype frequencies for each included study were extracted. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was employed to assess the quality of included studies. The odds ratio (OR) with 95% confidence interval (95% CI) was calculated using a random-effects or fixed-effects model. A Q statistic was used to evaluate homogeneity, and Egger test and funnel plot were used to assess publication bias. RESULTS: A total of 15 studies (involving 5 polymorphisms) were included and identified for the current meta-analysis. The NOS scores ranged from 7 to 8, meaning good quality of studies. It was found that the SS genotype of PON2 S311C polymorphism had an significant association with AD in the studied population (OR = 0.82, 95% CI: 0.68-0.99, P = .04), and the A allele of PON1 rs705379 polymorphism was positively related to AD in Caucasian population (OR = 1.21, 95% CI: 1.05-1.39, P = .009) as well as the GG genotype decreased AD risk significantly in Caucasians (OR = 0.7, 95% CI: 0.56-0.88, P = .002). However, there was no significant relationship between other 3 genetic variants of PON genes (L55 M, Q192 R, and -161C/T of PON1 gene) and AD. CONCLUSION: Existing evidence indicates that the S311C polymorphism (SS genotype) and the rs705379 (the A allele and GG genotype) are associated with risk of AD in studied population. Future studies with larger sample sizes will be necessary to confirm the present results.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».