The <i><scp>COL</scp>5A3</i> and <i><scp>MMP</scp>9</i> genes interact in eczema susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background Genetic studies of eczema have identified many genes, which explain only 14% of the heritability. Missing heritability may be partly due to ignored gene–gene (G‐G) interactions. Objective Our aim was to detect new interacting genes involved in eczema. Methods The search for G‐G interaction in eczema was conducted using a two‐step approach, which included as a first step, a biological selection of genes, which are involved either in the skin or epidermis development or in the collagen metabolism, and as a second step, an interaction analysis of the selected genes. Analyses were carried out at both SNP and gene levels in three asthma‐ascertained family samples: the discovery dataset of 388 EGEA (Epidemiological study on the Genetics and Environment of Asthma) families and the two replication datasets of 253 SLSJ (Saguenay–Lac‐Saint‐Jean) families and 207 MRCA (Medical Research Council) families. Results One pair of SNPs, rs2287807 in COL5A3 and rs17576 in MMP9, that were detected in EGEA at P ≤ 10−5 showed significant interaction by meta‐analysis of EGEA, SLSJ and MRCA samples (P = 1.1 × 10−8 under the significant threshold of 10−7). Gene‐based analysis confirmed strong interaction between COL5A3 and MMP9 (P = 4 × 10−8 under the significant threshold of 4 × 10−6) by meta‐analysis of the three datasets. When stratifying the data on asthma, this interaction remained in both groups of asthmatic and non‐asthmatic subjects. Conclusion This study identified significant interaction between two new genes, COL5A3 and MMP9, which may be accounted for by a degradation of COL5A3 by MMP9 influencing eczema susceptibility. Further confirmation of this interaction as well as functional studies is needed to better understand the role of these genes in eczema.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».