Effect of Polymorphisms in the FCN1, FCN2, and FCN3 Genes on the Susceptibility to Develop Rheumatoid Arthritis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Genetic association studies in rheumatoid arthritis conducted in various populations have yielded heterogeneous results. The present systematic review was conducted to synthesize the results of the studies in order to establish the impact of polymorphisms in the ficolin-coding genes FCN1, FCN2, and FCN3 on the susceptibility to develop rheumatoid arthritis. A systematic literature review was performed using the following keywords “gene (FCN1/FCN2/FCN3)”, “Polymorphism/Genetic Variant”, and “rheumatoid arthritis” in different databases until January 2022. Authors assessed articles by title/abstract and then assessed by full text for data extraction. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Data synthesis was performed qualitatively and quantitatively. A total of 1519 articles were eligible for inclusion in this review, 3 were identified as relevant for the quantitative synthesis with 670 patients and 1019 controls. For the FCN1 gene, an association was found in the dominant and recessive genetic models of the variants rs2989727 (genotype TT = OR: 0.577, 95% CI: 0.430-0.769) and rs1071583 (genotype GG = OR: 1.537, 95% CI: 1.153-2.049, <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>p</a:mi> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>0.0032</a:mn> </a:math> ) with the development of rheumatoid arthritis as a protective or susceptibility factor. FCN2 and FCN3 genes did not show association with disease development. The FCN1 gene variants rs2989727 and rs1071583 are associated with the risk of developing rheumatoid arthritis in populations from Brazil and Belgium, but not in FCN2 and FCN3 gene variants.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».