Association of gene polymorphisms in FBN1 and TGF-β signaling with the susceptibility and prognostic outcomes of Stanford type B aortic dissection

基因型 单核苷酸多态性 医学 转化生长因子 内科学 纤维蛋白 基因 主动脉夹层 生物信息学 马凡氏综合征 遗传学 生物 主动脉
作者
Ling Sun,Yafei Chang,Pengju Jiang,Yitong Ma,Qinghua Yuan,Xiang Ma
出处
期刊:BMC Medical Genomics [Springer Nature]
卷期号:15 (1) 被引量:1
标识
DOI:10.1186/s12920-022-01213-z
摘要

Abstract Background This study is aimed at investigating the association of Fibrillin-1 ( FBN1 ) and transforming growth factor β (TGF-β) signaling-related gene polymorphisms with the susceptibility of Stanford type B aortic dissection (AD) and its clinical prognostic outcomes. Methods Five single-nucleotide polymorphism (SNPs) ( FBN1 rs 145233125, rs201170905, rs11070646, TGFB1 rs1800469, and TGFB2 rs900) were analyzed in patients with Stanford type B AD (164) and healthy controls (317). Gene–gene and gene–environment interactions were assessed by generalized multifactor dimensionality reduction. A 4-year follow-up was performed for all AD patients. Results G carriers of FBN1 rs201170905 and TGFB1 rs1800469 have an increased risk of Stanford type B AD. The interaction of FBN1 , TGFB1 , TGFB2 and environmental promoted to the increased risk of type B AD (cross-validation consistency = 10/10, P = 0.001). Dominant models of FBN1 rs145233125 TC + CC genotype (P = 0.028), FBN1 rs201170905 AG + GG ( P = 0.047) and TGFB1 rs1800469 AG + GG ( P = 0.052) were associated with an increased risk of death of Stanford type B AD. The recessive model of FBN1 rs145233125 CC genotype ( P < 0.001), FBN1 rs201170905 GG ( P < 0.001), TGFB1 rs1800469 AG + GG genotype ( P = 0.011) was associated with an increased risk of recurrence of chest pain in Stanford type B AD. Conclusions The interactions of gene–gene and gene–environment are related with the risk of Stanford type B AD. C carriers of rs145233125, G carriers of rs201170905 and G carriers of rs1800469 may be the poor clinical outcome indicators of mortality and recurrent chest pain in Stanford type B AD.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
善良身影完成签到,获得积分10
2秒前
天天快乐应助郭豪琪采纳,获得10
3秒前
13679165979发布了新的文献求助10
5秒前
13679165979发布了新的文献求助10
5秒前
13679165979发布了新的文献求助10
5秒前
13679165979发布了新的文献求助10
5秒前
13679165979发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
Su发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
淡定的思松应助呆萌士晋采纳,获得10
5秒前
6秒前
7秒前
dilli完成签到 ,获得积分10
7秒前
cwy发布了新的文献求助10
9秒前
wz发布了新的文献求助10
9秒前
balzacsun发布了新的文献求助10
11秒前
JamesPei应助星星采纳,获得10
11秒前
12秒前
12秒前
laodie完成签到,获得积分10
13秒前
彭于晏应助ipeakkka采纳,获得10
13秒前
13秒前
敏感的芷发布了新的文献求助10
13秒前
susan发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
李爱国应助轻松的贞采纳,获得10
14秒前
wz完成签到,获得积分10
15秒前
子川完成签到 ,获得积分10
15秒前
怕孤独的鹭洋完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
耍酷的夏云完成签到,获得积分10
16秒前
laodie发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
小达完成签到,获得积分10
17秒前
nenoaowu发布了新的文献求助10
17秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
Luis Lacasa - Sobre esto y aquello 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527990
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108173
关于积分的说明 9287913
捐赠科研通 2805882
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540119
邀请新用户注册赠送积分活动 716941
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709824