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Enregistrement W3180725024 · doi:10.1186/s13223-021-00571-0

Gene–gene and gene-environment interactions on cord blood total IgE in Chinese Han children

2021· article· en· W3180725024 sur OpenAlexvenueno aff
Li Hua, Quanhua Liu, Jing Li, Xianbo Zuo, Qian Chen, Jingyang Li, Yuwei Wang, Haipei Liu, Zhaobo Shen, Yi Li, Zenan Ma, Shengdong Dong, Ruoxu Ji, Dingzhu Fang, Yi Chen, Wenwei Zhong, Jun Zhang, Jianhua Zhang, Yixiao Bao

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaShanghai Municipal Health Commission
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismGeneGeneticsGene–environment interactionGene interactionAtopyOdds ratioMultifactor dimensionality reductionBiologyImmunologyAsthmaMedicineGenotypeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background IL13, IL4, IL4RA, FCER1BandADRB2are susceptible genes of asthma and atopy. Our previous study has found gene–gene interactions on asthma between these genes in Chinese Han children. Whether the interactions begin in fetal stage, and whether these genes interact with prenatal environment to enhance cord blood IgE (CBIgE) levels and then cause subsequent allergic diseases have yet to be determined. This study aimed to determine whether there are gene–gene and gene-environment interactions on CBIgE elevation among the aforementioned five genes and prenatal environmental factors in Chinese Han population. Methods 989 cord blood samples from a Chinese birth cohort were genotyped for nine single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in the five genes, and measured for CBIgE levels. Prenatal environmental factors were collected using a questionnaire. Gene–gene and gene-environment interactions were analyzed with generalized multifactor dimensionality methods. Results A four-way gene–gene interaction model (IL13rs20541,IL13rs1800925,IL4rs2243250 andADRB2rs1042713) was regarded as the optimal one for CBIgE elevation (testing balanced accuracy = 0.5805,P = 9.03 × 10–4). Among the four SNPs, onlyIL13rs20541 was identified to have an independent effect on elevated CBIgE (odds ratio (OR) = 1.36,P = 3.57 × 10–3), while the other three had small but synergistic effects. Carriers ofIL13rs20541 TT,IL13rs1800925 CT/TT,IL4rs2243250 TT andADRB2rs1042713 AA were estimated to be at more than fourfold higher risk for CBIgE elevation (OR = 4.14,P = 2.69 × 10–2). Gene-environment interaction on elevated CBIgE was found betweenIL4rs2243250 and maternal atopy (OR = 1.41,P = 2.65 × 10–2). Conclusions Gene–gene interaction betweenIL13rs20541,IL13rs1800925,IL4rs2243250 andADRB2rs1042713, and gene-environment interaction betweenIL4rs2243250 and maternal atopy begin in prenatal stage to augment IgE production in Chinese Han children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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