The contributions of deleterious rare alleles in NLRP12 and inflammasome-related genes to polymyalgia rheumatica
Notice bibliographique
Résumé
Polymyalgia rheumatica (PMR) is a chronic inflammatory disease characterized by arthralgia and myalgia of the shoulder and hip girdles, and fever. PMR is linked to autoimmune diseases and autoinflammatory disorders. Exome sequencing has revealed the roles of rare variants in some diseases. Causative genes for monogenic autoinflammatory disorders might be candidate genes for the selective exome analysis of PMR. We investigated rare variants in the coding and boundary regions of candidate genes for PMR. Exome sequencing was performed to analyze deleterious rare variants in candidate genes, and the frequencies of the deleterious rare alleles in PMR were compared with those of Japanese population controls. Deleterious rare alleles in the NLRL12 gene were associated with PMR (P = 0.0069, Pc = 0.0415, odds ratio [OR] 4.49, 95% confidence interval [CI] 1.79-11.27). A multigene analysis demonstrated the deleterious rare allele frequency of the candidate genes for autoinflammatory disorders was also increased in PMR (P = 0.0016, OR 3.69, 95%CI 1.81-7.54). The deleterious rare allele frequencies of the candidate genes including NLRP12 were increased in PMR patients, showing links to autoinflammatory disorders in the pathogenesis of PMR.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».