Interleukin-10, polymorphism in SLC11A1 (formerly NRAMP1), and susceptibility to tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
Host genetic factors are major determinants of susceptibility to tuberculosis, and an understanding of the molecular basis of this observation has major implications for the development of novel therapies and vaccines. Slc11a1 (formerly Nramp1), the first murine infection susceptibility locus identified, regulates early innate responses to intracellular pathogens. Variation in the human homologue SLC11A1 is associated with and linked to tuberculosis in genetically different populations. In a case-control study of 329 tuberculosis case patients and 324 control subjects, the association between allele 2 of a functional SLC11A1 polymorphism and tuberculosis has been reproduced. This variant is associated with higher lipopolysaccharide-induced production of the macrophage-deactivating cytokine interleukin-10. Furthermore, monocytes from persons who develop tuberculosis innately produce more interleukin-10 than do monocytes from healthy control subjects. These data therefore confirm the importance of SLC11A1 in tuberculosis susceptibility in humans and suggest that SLC11A1 influences tuberculosis susceptibility by regulation of interleukin-10.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».