USE OF MOLECULAR GENETIC METHODS IN THE STUDY OF HEREDITARY PREDISPOSITION TO ATOPIC DISEASES INCHILDREN
Notice bibliographique
Résumé
Background. Study of the аssociations of susceptibility genes to the development of atopic diseases in children. Materials and methods. All 325 examined children reside on the territory of the European part of Russia who by according to surveys, Russian by nationality. Analysis of polymorphism in genes of receptors ADRB2, GRL, ALOX5, genes of biotransformation - CYP1A1, CYP2C9, CYP2C19, GSTT1, GSTM1, NAT2 as well as the variants of the genes MTHFR and TNFA was performed in patients suffering from atopic disease and in healthy individuals. Using Multifactor Dimentionality Reduction method (MDR) it was defined the most significant model of genegene interaction for the development of atopic disease Results. Association of the development of atopic diseases with polymorphic variants of the genes: ALOX5 (VNTR) GRL (1220A > G) TNFA (-308G > A) CYP1A1 (6235T > C) and GSTM1 was identified in surveyed children. The highrisk alleles and genotypes of developing atopic diseases in pediatric patients were determined. Using Multifactor Dimentionality Reduction method (MDR) it was defined the most significant model of gene-gene interaction for the development of atopic disease, including ADRB2 (79 C >G), (46A > G), CYP2C19 (G681A) was defined. Conclusion. There were identified polymorphic variants of genes and important gene-gene interactions associated with development of atopic diseases in children.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 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 ».