HLA-G polymorphism impacts the outcome of oral HPV infections in women
Notice bibliographique
Résumé
BACKROUND: Human leukocyte antigen (HLA)-G may have an important role in the natural history of human papillomavirus (HPV) infection. Our aim was to evaluate the role of HLA-G in the outcome of genital and oral HPV infections in women. METHODS: Analyses included 306 women from the Finnish Family HPV-study and were followed-up for six years. Genital and oral samples were tested for 24 different HPV types with multiplex HPV genotyping. HLA-G alleles were determined through direct DNA-sequencing. Unconditional logistic regression was used to determine the associations between HLA-G genotypes and HPV infection outcomes. RESULTS: Ten HLA-G alleles were identified. Most common HLA-G genotypes were the wild type G*01:01:01/01:01:01 (31.3%) followed by G*01:01:01/01:01:02 (26.8%). G*01:01:01/01:01:01 genotype was associated with increased risk of oral HPV infections by any HPV type or single-type with OR = 1.86 (95% CI 1.14-3.04, P = 0.01) and 2.22 (95% CI 1.14-3.71, P = 0.02), respectively. G*04:01+ allele and the G*01:01:01/01:04:01 genotype both protected from any and single oral HPV infections; OR = 0.46 (95% CI 0.23-0.89, P = 0.02) and 0.53 (95% CI 0.23-0.97, P = 0.03), respectively. G*01:01:02/01:04:01 genotype increased significantly the risk of infertility and its treatments, with respective OR = 5.06 (95% CI 1.22-21.02, P = 0.03) and OR = 9.07 (95% CI 1.22-39.50, P = 0.03). Both HLA-G alleles and genotypes showed several significant associations with the outcomes of oral HPV infections, but none of them had any impact on the outcomes of genital HPV infections in these women. CONCLUSIONS: The host HLA-G genotypes appear to impact the outcomes of oral HPV infections in women but have little if any effect on genital HPV status or infection outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».