Association of rs610604 in TNFAIP3 and rs17728338 in TNIP1 gene polymorphisms with psoriasis susceptibility: a meta-analysis of case-control studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To date, the fundamental pathophysiology underlying the occurrence and progression of psoriasis are still unanswered questions. Genome-wide association surveys have revealed that TNFAIP3 and TNIP1 were key biomarkers for psoriasis. Here, we intended to conduct a survey on the association between TNFAIP3 and TNIP1 gene polymorphisms and psoriasis risk. METHODS: A comprehensive search of four online databases-China National Knowledge Infrastructure (CNKI), PubMed, Embase, and Cochrane Library was undertaken up to August 25, 2019. We chose allele genetic model to deal with the original data. Newcastle-Ottawa scale (NOS) was used to evaluate the risk bias of each study. The RevMan 5.3 software was used to calculate the combined odds ratio and 95% confidence interval. RESULTS: In total, we included 13 case-control studies consist of 13,908 psoriasis patients and 20,051 controls in this work. Our results demonstrated that rs610604 in TNFAIP3 polymorphism was significantly associated with psoriasis risk using random-effect model (G vs. T, OR = 1.19, 95% CI: 1.09-1.31, P = 0.0002), and a significant association between rs17728338 in TNIP1 polymorphism and psoriasis vulnerability using fixed-effect model (A vs. G, OR = 1.69, 95% CI:1.58-1.80, P < 0.00001). CONCLUSIONS: Our findings indicated that rs610604 in TNFAIP3 and rs17728338 in TNIP1 gene polymorphisms were associated with psoriasis susceptibility.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».