Cholinergic Synapse Pathway Gene Polymorphisms Associated With Late-Phase Responses in Allergic Rhinitis
Notice bibliographique
Résumé
Allergic rhinitis (AR) is characterized by an early-phase response (EPR), and in a subgroup of individuals, a late-phase response (LPR). We sought to investigate polymorphisms in cholinergic synapse pathway genes, previously associated with late-asthmatic responses, in the LPR. Twenty healthy participants and 74 participants with AR underwent allergen exposure using the Environmental Exposure Unit. Allergic participants were sub-phenotyped using self-reported nasal congestion scores; congestion is the predominant symptom experienced during the LPR. Acute congestion (AC, n = 36) participants developed only an EPR, while persistent congestion (PC, n = 38) participants developed both allergic responses. We interrogated blood samples collected before allergen exposure with genotyping and gene expression assays. Twenty-five SNPs located in ADCY3, AKT3, CACNA1S, CHRM3, CHRNB2, GNG4 , and KCNQ4 had significantly different allele frequencies ( P < 0.10) between PC and AC participants. PC participants had increased minor allele content ( P = 0.009) in the 25 SNPs compared to AC participants. Two SNPs in AKT3 were associated with gene expression differences (FDR < 0.01) in PC participants. This study identified an association between the LPR and polymorphisms in the cholinergic synapse pathway genes, and developed a novel method to sub-phenotype AR using self-reported nasal congestion scores.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».