Association Between Human Leukocyte Antigen Polymorphism and Human Papillomavirus Infection in Brazilian Women
Notice bibliographique
Résumé
Background Human papillomavirus (HPV) infection is a necessary cause for cervical cancer, but a majority of genital HPV infections clear spontaneously. Human leukocyte antigen (HLA) polymorphism influences immune response and genetic susceptibility, and its association with cervical cancer was extensively investigated, but few reports focused on HPV infection. Methods We performed molecular typing of HLA-A , HLA-B , HLA-DQB1, and HLA-DRB1 genes as well as of HPV in 1226 women enrolled in the Ludwig-McGill cohort study and investigated the influence on cumulative HPV positivity. HPV types were grouped according to Alphapapillomavirus subgenera that exhibit similar tissue tropism and biological behavior concerning cancer risk. The associations between HLA polymorphisms and HPV infections were estimated using unconditional logistic regression analysis adjusted for age and race. Results HLA-B* 08 and HLA-DRB1 *15:01 were negatively associated with HPV positivity, and similar effects were observed for HPV subgenus 2 only, which includes HPV16. HLA-DRB1* 08:07 was associated with overall HPV infection and subgenus 2 positivity. The haplotypes HLA-B *08- DRB1 *03:01- DQB1 *02:01 and HLA-DRB1 *08:07- DQB1 *04:02 were negatively and positively associated with cumulative HPV positivity, respectively. Conclusions Our data suggest that HLA class I and II polymorphism can influence HPV natural infection.
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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) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».