Analysis of the frequency of single nucleotide polymorphisms in cytokine genes in patients with New Onset Diabetes After Transplant
Notice bibliographique
Résumé
New Onset Diabetes After Transplantation (NODAT) is a serious metabolic complication. While β-cell dysfunction is considered the main contributing factor in the development of NODAT, the precise pathogenesis is not well understood. Cytokines are thought to be involved in the inflammation of islet β-cells in diabetes; however, few studies have investigated this hypothesis in NODAT. A total of 309 kidney transplant recipients (KTRs) were included in this study. An association between kidney transplants, and the development of diabetes after transplant (NODAT) was investigated. Comparison was made between KTRs who develop diabetes (NODAT cases) or did not develop diabetes (control), using key cytokines, IL-6 G (- 174)C, macrophage mediator; IL-4 C (- 490)T, T helper (Th)-2 cytokine profile initiator; Th-1 cytokine profile initiator interferon-γ T (+ 874) A gene and TGF β1 C (+ 869) T gene polymorphisms were investigated. The genes were amplified using well-established polymerase chain reaction (PCR) techniques in our laboratory. Compared to the AA and AT genotypes of interferon gamma (IFNG), there was a strong association between the TT genotype of IFNG and NODAT kidney transplant recipients (KTRs) versus non-NODAT KTRs (p = 0.005). The AA genotype of IFNG was found to be predominant in the control group (p = 0.004). Also, significant variations of IL6 G (- 174) C, IL-4 C (- 590) T, interferon-γ T (+ 874) A gene and transforming growth factor β1 C (+ 869) T may contribute to NODAT. Our data is consistent with theTh-1/T-reg pathway of immunity. Further larger pan Arab studies are required to confirm our findings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».