Does human serotonin-1A receptor polymorphism (rs6295) code for pain and associated symptoms in fibromyalgia syndrome?
Notice bibliographique
Résumé
Genetic predisposition may play an important role in the development of fibromyalgia syndrome (FMS). Serotonin is known to be involved in pain modulation and serotonin-1A receptor plays a considerable role in determining the central 5-HT tone. Consequently, variation in 5-HT1A receptor gene (HTR1A) may be responsible for inter-individual variability in pain sensitivity and other clinical symptoms of FMS. Therefore, the objectives of this research work were to study the gene polymorphism of 5-HTR1A gene and to explore the correlation between rs6295 genotype (-1019C/G HTR1A) and duration of pain, pain intensity and pain related depression and anxiety, if any, in FMS. 5-HTR1A genotype for the C(-1019)G polymorphism was typed in 62 patients with FMS and 42 healthy subjects. Present pain intensity, components of pain and pain related depression and anxiety were assessed using the numerical pain rating scale, McGill pain questionnaire and Hamilton depression and anxiety rating scale respectively. 5-HTR1A gene was represented by three different genotypes, homozygous C/C, heterozygous C/G and homozygous G/G. Analysis of the 5-HTR1A gene showed a frequency of 58%, 31% and 11% for the C/C, C/G and G/G genotypes, respectively in FMS group. This proportion was 69%, 23% and 8% in healthy subjects. No significant correlation was observed between 5-HTR1A gene polymorphism and pain and related symptoms in FMS patients. To the best of our knowledge this is the first study which investigated the correlation between the 5-HTR1A gene polymorphism and pain intensity, the affective component of pain, pain related depression and anxiety in FMS.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».