HLA-DQ Typing Kits in Diagnosis and Screening for Celiac Disease
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Celiac disease (CD) is strongly associated with HLA-DQ2.2, HLA-DQ2.5, and HLA-DQ8. Up to 99.7% of all CD patients are positive for either one or two of these genetic markers, demonstrating a high negative predictive value. This has led to the development of diagnostic kits that, instead of providing a full HLA-DQ typing, detect only these three HLA-DQ types. Our aim was to compare three different kits for their performance, utilization, and costs. Because 0.4-3.6% of all CD patients test positive for HLA-DQ7 and negative for the aforementioned types, information provided by the kits regarding DQ7 alpha and beta chains was evaluated as well. Materials and Methods: Fifty DNA samples previously typed with the SSCP method were analyzed using three commercial kits. Results and Discussion: All kits report hetero- or homozygosity for HLA-DQ2.5. The XeliGen kit directly detects HLA-DQ7, but is relatively expensive. The MLPA kit is the least expensive in terms of reagents and may indirectly detect HLA-DQ7. The CeliaSCAN kit is easy to use and provides indirect information about HLA-DQ7.5. Conclusion: All kits correctly identify the CD risk genes. The resources of the laboratory and the intended use should determine the preference for any of the HLA-DQ typing kits herein described.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».