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Enregistrement W2972576119 · doi:10.3390/genes10090710

HLA-DQB1 and HLA-DRB1 Variants Confer Susceptibility to Latent Autoimmune Diabetes in Adults: Relative Predispositional Effects among Allele Groups

2019· review· en· W2972576119 sur OpenAlexfundno aff
Minting Zhang, Shuhuang Lin, Xiaoling Yuan, Zunnan Huang

Notice bibliographique

RevueGenes · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésAutoimmune diabetesMedicineOdds ratioDiabetes mellitusHuman leukocyte antigenMeta-analysisInternal medicineBonferroni correctionAlleleRelative riskImmunologyGastroenterologyEndocrinologyType 1 diabetesConfidence intervalAntigenGeneGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latent autoimmune diabetes in adults (LADA) was recently demonstrated to be the most frequent form of adult-onset autoimmune diabetes mellitus. Case–control studies have investigated the relationship between human leukocyte antigen (HLA)-DQB1 and HLA-DRB1 polymorphisms and LADA risk, but their conclusions are inconsistent. This study aimed to more precisely explore the correlation between these HLA gene variants and LADA development. Eight databases, including PubMed, Embase, and Medline, were systematically searched for relevant studies up to September 15, 2018. We performed this retrospective study using meta-analysis and relative predispositional effect (RPE) methods. The meta-analysis results indicated that DQB1*02 (odds ratio (OR) = 1.685, pc < 0.005) and DQB1*06 (OR = 0.604, pc = 0.010) have opposite effects on susceptibility to LADA, while a significant decrease in LADA risk caused by DQB1*05 (OR = 0.764, pc = 0.100) disappeared upon Bonferroni correction. The RPE method confirmed the roles of DQB1*02 (χ² = 46.475, p < 0.001) and DQB1*06 (χ² = 17.883, p < 0.001) and further suggested protective effects of DQB1*05 (χ² = 16.496, p < 0.001). Additionally, the meta-analysis results showed that DRB1*03 (OR = 2.685, pc < 0.013), DRB1*04 (OR = 1.954, pc < 0.013), and DRB1*09 (OR = 1.346, pc < 0.013) are associated with increased LADA risk, while DRB1*12 (OR = 0.600, pc < 0.013) and DRB1*13 (OR = 0.583, pc < 0.013) carriers have a decreased risk of developing LADA. Furthermore, the RPE method revealed that DRB1*03 (χ² = 98.754, p < 0.001), DRB1*04 (χ² = 94.685, p < 0.001), DRB1*09 (χ² = 40.489, p < 0.001), DRB1*01 (χ² = 12.181, p < 0.001), DRB1*07 (χ² = 10.882, p = 0.001), and DRB1*08 (χ² = 5.000, p = 0.025) play protective roles against LADA. LADA showed a close relationship with genetic polymorphisms of HLA-DQB1 and WHLA-DRB1, which could contribute to a better understanding of disease pathogenesis and the identification of predisposing loci in the diagnosis and treatment of LADA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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