The ANRIL rs۴۹۷۷۵۷۴ Variant is Associated with Rheumatoid Arthritis Susceptibility
محل انتشار: فصلنامه ژنتیک و ژنومیک انسانی، دوره: 9، شماره: 1
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 18
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JHGG-9-1_004
تاریخ نمایه سازی: 22 مهر 1405
چکیده مقاله:
Background: As the most common inflammatory arthritis worldwide, rheumatoid arthritis (RA) has been shown in numerous studies to be significantly influenced by long non-coding RNAs (lncRNAs), particularly in terms of disease onset and progression. This research explores the possible association between ANRIL (rs۴۹۷۷۵۷۴) polymorphisms and susceptibility to RA.
Methods: This study comprised ۱۵۰ confirmed cases of RA alongside ۱۵۰ matched healthy controls. Genotyping of DNA was carried out using the tetra-primer amplification refractory mutation system polymerase chain reaction (ARMS-PCR).
Results: Based on multivariate logistic regression, carriers of the AG genotype had a ۷.۱۳‑fold higher risk of developing RA compared to those with the AA genotype. Conversely, the GG genotype was associated with a substantial ۰.۱۸-fold reduction in RA risk compared to AA. Additionally, the ANRIL rs۴۹۷۷۵۷۴ variant was shown to increase RA risk across recessive (OR = ۱.۵۲, ۹۵% CI = ۱.۰۶-۲.۱۹, P = ۰.۰۲۲), dominant (OR = ۲.۴۹, ۹۵% CI = ۱.۵۰-۴.۱۳, P = ۰.۰۰۰۳), and over-dominant (OR = ۸.۱۹, ۹۵% CI = ۴.۰۸۶-۱۶.۴, P < ۰.۰۰۰۰۰۰۱) genetic models.
Conclusion: This study established a connection between ANRIL genetic variation and an elevated risk of RA within the Iranian population.
کلیدواژه ها:
Rheumatoid arthritis ، ANRIL Long non-coding RNA ، Tetra-primer ARMS-PCR ، Single Nucleotide Polymorphism
نویسندگان
Ali Karimizadeh
Department of Biology, Zarg.C., Islamic Azad University, Zarghan, Iran
Mohammad Javad Mokhtari
Department of Biology, Zarg.C., Islamic Azad University, Zarghan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :