Complete sequence analysis of human toll-like receptor 3 gene in natural killer cells of multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is a chronic demyelinating disease of the central nervous system (CNS) where both environmental and genetic risk factors play a role. Among the environmental risk factors, EBV and HSV infections have been suggested as strong candidates contributing to MS pathology/progression. Viral recognition and control is largely tasked to the NK cells via TLR recognition and various cytotoxic and immunoregulatory functions. The present work aimed to characterize NK cells isolated from MS patients for genetic polymorphisms in the gene encoding for TLR3, as TLR3 in NK cells is important in herpesvirus recognition. METHODS: Highly purified NK cells isolated from peripheral blood of MS patients (n = 27) and healthy controls (n = 30) were used to sequence all five exons of the TLR3 gene using sanger sequencing. Alignment of the obtained sequences with the wild-type TLR3 sequence was used to identify genetic polymorphisms within the TLR3 gene. RESULTS: The alignment identified multiple substitution mutations across the five exons of the TLR3 gene (rs116729895, rs3775296, rs377529, rs3775290, rs3775291, rs376735334 and rs73873710). A significant difference was observed in the allele distribution of rs3775291 (Leu412Phe) between MS patients and HC, whereby the minor allele was detected in 38.9% of MS patients versus 11% of HC (Fisher's exact test, p = 0.021). CONCLUSION: There appears to be a possible association between the TLR3 missense mutation rs3775291 and multiple sclerosis, which might be attributed to changes in the TLR3 functional properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».