Association between the Interleukin-1 Receptor Antagonist (IL1RN) Variable Number of Tandem Repeats (VNTR) Polymorphism and Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lymphoma is a common hematopoietic cancer. Immunosuppression is one of the main risk factors for the development of lymphoma. The interleukin (IL)-1 receptor antagonist IL1RN, which binds to the IL-1 receptor, moderates a variety of immune responses related to IL-1. We aimed to assess the impact of IL1RN variable number of tandem repeats (VNTR) polymorphism on lymphoma risk in an Iranian population sample. Materials and Methods: DNA was extracted from peripheral blood of 120 subjects with non-Hodgkin Lymphoma (NHL), 50 subjects with Hodgkin’s lymphoma (HL), and 186 unrelated healthy individuals. IL1RN VNTR polymorphism was detected using polymerase chain reaction. Results: Our findings revealed that the IL1RN VNTR polymorphism was associated with protection against NHL (P≤0.001, OR: 0.30, 95% CI: 0.18-0.53). The IL1RN 2 allele significantly decreased the risk of NHL (p = 0.023, OR = 0.66, 95%CI = 0.46–0.93). In addition, we found that IL1RN 1/2 was associated with a lower risk of HL (p ≤0.001, OR = 0.24, 95%CI = 0.12–0.50). Conclusion: Our results suggest that the presence of IL1RN VNTR polymorphism is associated with a decreased risk of lymphoma in an Iranian subpopulation in southeast Iran.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».