Gene–Environment Interaction Affects Risk of Atopic Eczema: Population and In Vitro Studies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Multiple environmental and genetic factors play a role in the pathogenesis of atopic eczema ( AE ). We aimed to investigate gene–environment interactions (G × E) to improve understanding of the pathophysiology. Methods We analysed data from 16 European studies to test for interaction between the 24 most significant AE‐associated loci identified from genome‐wide association studies and 18 early‐life environmental factors. We tested for replication using a further 10 studies and in vitro modeling to independently assess findings. Results The discovery analysis (including 25,339 individuals) showed suggestive evidence for interaction ( p < 0.05) between seven environmental factors (antibiotic use, cat ownership, dog ownership, breastfeeding, elder sibling, smoking and washing practices) and at least one established variant for AE, 14 interactions in total. In the replication analysis (254,532 individuals) dog exposure × rs10214237 (on chromosome 5p13.2 near IL7R ) was nominally significant (OR interaction = 0.91 [0.83–0.99] p = 0.025), with a risk effect of the T allele observed only in those not exposed to dogs. A similar interaction with rs10214237 was observed for siblings in the discovery analysis (OR interaction = 0.84 [0.75–0.94] p = 0.003), but replication analysis was under‐powered (OR interaction = 1.09 [0.82–1.46]). rs10214237 homozygous risk genotype is associated with lower IL‐7R expression in human keratinocytes, and dog exposure modelled in vitro showed a differential response according to rs10214237 genotype. Conclusion Interaction analysis and functional assessment provide preliminary evidence that early‐life dog exposure may modify the genetic effect of rs10214237 on AE via IL7R , supporting observational epidemiology showing a protective effect for dog ownership. The lack of evidence for other G × E studied here implies only weak effects are likely to occur.
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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 | 0,000 |
| 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 ».