MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2786613464 · doi:10.3899/jrheum.170363

<i>HLA-DRB1</i> Analysis Identified a Genetically Unique Subset within Rheumatoid Arthritis and Distinct Genetic Background of Rheumatoid Factor Levels from Anticyclic Citrullinated Peptide Antibodies

2018· article· en· W2786613464 sur OpenAlexvenueno aff
Ryosuke Hiwa, Katsunori Ikari, Koichiro Ohmura, Shuichiro Nakabo, Keitaro Matsuo, Hiroh Saji, Kimiko Yurugi, Yasuo Miura, Taira Maekawa, Atsuo Taniguchi, Hisashi Yamanaka, Fumihiko Matsuda, Tsuneyo Mimori, Chikashi Terao

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Tokyo
Mots-clésMedicineRheumatoid factorRheumatoid arthritisImmunologyAlleleInternal medicineHuman leukocyte antigenHLA-DRB1SeroconversionAntibodyAntigenGeneticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. HLA-DRB1 is the most important locus associated with rheumatoid arthritis (RA) and anticitrullinated protein antibodies (ACPA). However, fluctuations of rheumatoid factor (RF) over the disease course have made it difficult to define fine subgroups according to consistent RF positivity for the analyses of genetic background and the levels of RF. Methods. A total of 2873 patients with RA and 2008 healthy controls were recruited. We genotyped HLA-DRB1 alleles for the participants and collected consecutive data of RF in the case subjects. In addition to RF+ and RF− subsets, we classified the RF+ subjects into group 1 (constant RF+) and group 2 (seroconversion). We compared HLA-DRB1 alleles between the RA subsets and controls and performed linear regression analysis to identify HLA-DRB1 alleles associated with maximal RF levels. Omnibus tests were conducted to assess important amino acid positions. Results. RF positivity was 88%, and 1372 and 970 RF+ subjects were classified into groups 1 and 2, respectively. RF+ and RF− showed similar genetic associations to ACPA+ and ACPA− RA, respectively. We found that shared epitope (SE) was more enriched in group 2 than 1, p = 2.0 × 10−5, and that amino acid position 11 showed a significant association between 1 and 2, p = 2.7 × 10−5. These associations were independent of ACPA positivity. SE showed a tendency to be negatively correlated with RF titer (p = 0.012). HLA-DRB1*09:01, which reduces ACPA titer, was not associated with RF levels (p = 0.70). Conclusion. The seroconversion group was shown to have distinct genetic characteristics. The genetic architecture of RF levels is different from that of ACPA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Rheumatology→Même sujetRheumatoid Arthritis Research and Therapies→Travaux en français237 207→