Meta-analysis of FOXP3 gene rs3761548 and rs2232365 polymorphism and multiple sclerosis susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is a common autoimmune disease of the central nervous system (CNS), and is associated with genetic factors. FOXP3 gene polymorphism has been reported as the risk factor for MS, however, previous studies have showed conflicting results. The purpose of this study is to investigate the association between FOXP3 gene polymorphism and the susceptibility to MS. METHODS: Pubmed, Embase, library of Cochrane, and Web of Science were used to search the eligible articles from January 1980 up to October 2018. The odds ratio (ORs) and its 95% confidence intervals (CI) were used to evaluate the strength of association. Allele model, homozygote model, heterozygote model, dominant model, and recessive model were used to evaluate the association between FOXP3 gene polymorphism and MS. RESULTS: A total of 5 studies contained 1276 MS patients and 1447 controls (for rs3761548) and 600 MS patients and 640 controls (for rs2232365) were enrolled in this meta-analysis. The association showed significant differences in allele and dominant model for rs3761548 polymorphism. In addition, a clear tendency to significance was detected in homozygote and recessive model for rs3761548 (P = .052). Subgroup analysis indicated a significant risk of MS in all genotype models but heterozygotes in Asians. CONCLUSION: FOXP3 gene polymorphism rs3761548 was associated with a higher MS risk, especially in Asians. This conclusion needs to be validated in more large samples and multiracial studies. LEVEL OF EVIDENCE: Level III diagnostic study.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».