Tsütokiini geenide seosed hommikuse ja õhtuse väsimuse enesehinnanguga onkoloogilistel patsientidel ja nende peres hooldajatelⅠ

Abstraktne

Selle uuringu eesmärk oli hinnata erinevusi pro- jaanti-põletikulinetsütokiini geenid osalejate vahel, kes olid klassifitseeritud madala ja kõrge tasemegahommikuse ja õhtuse väsimuse tasemeid ning fenotüüpiliste omaduste erinevuste hindamistnende kahe rühma vahel. Valimis 167 onkoloogia ambulatoorset patsienti, kellel on rinna-, eesnäärme-, kopsu- võiajuvähki ja 85 nende perekonnas hooldajat kasutati kasvusegu modelleerimist (GMM).tuvastada varjatud isikute klassid hommikuste ja õhtuste hinnangute põhjalväsimussaadudenne kiiritusravi, selle ajal ja 4 kuud pärast kiiritusravi lõppu. Erinevused üksikutes15 tsütokiini geeni nukleotiidide polümorfisme (SNP) ja haplotüüpe hinnati ajavahemikus.varjatud klassid. Fenotüüpse ja fenotüübi mõju hindamiseks kasutati mitmekordset logistilist regressioonigenotüübilised omadused hommikul ja õhtulväsimusklassi liikmeks. Ühendused olidleitud hommikuse väsimuse ja kaasuvate haiguste arvu ning variatsioonide vahelTNFArs1800629 ja rs3093662. Õhtune väsimus oli seotud laste eest hoolitsemisega kodus javariatsioonid sisseIL4rs2243248 jaTNFArs2229094. Noorem vanus ja madalam sooritusvõime oliseostatakse nii hommiku kui õhtugaväsimus. Need leiud viitavad sellelepõletikuline vahendajaid seostatakse hommikuse ja õhtuse väsimuse tekkega. Siiski, kunaErinevad fenotüübilised omadused ja genoomilised markerid on seotud ööpäevaste variatsioonidegaväsimus, hommikune ja õhtune väsimus võivad olla erinevad, kuid seotud sümptomid.

Märksõnad

tsütokiinid; geneetika; hommikulväsimus; õhtulväsimus; rinnavähk; kasvaja nekroosifaktor-alfa;interleukiin 4;cistanche ekstrakti pulber

anti-fatigue function cistanche (14)

Lisateabe saamiseks:wallence.suen@wecistanche.com

Väsimuson sagedane ja invaliidistav sümptommis esineb ligikaudu 80 protsendil kiiritusravi saavatest patsientidestja 24–30 protsendilvähihaigete perehooldajad (Swore Fletcher, Dodd, Schumacher jaMiaskowski, 2008). Kuigi autorid on teatanud kõrgest levimusest ja negatiivsestSelle sümptomi mõju üle 30 aasta on selle aluseks olevate mehhanismide kohta vähe teadaväsimus.Kuigi väsimuse etioloogia on kahtlemata mitmefaktoriline, kasvab tõendite hulkviitab sellele, et põletikulised rajad on selle sümptomi tekkes olulised(Barsevick, Frost, Zwinderman, Hall ja Halyard, 2010; Jager, Sleijfer ja van der Rijt, 2008;Reyes-Gibby jt, 2008; Schubert, Hong, Natarajan, Mills ja Dimsdale, 2007).

Tegelikult,mitmed uuringud on hinnanud seoseid seerumi tsütokiinitaseme ja väsimuse vahelesinemine või raskusaste. Kvantitatiivse ülevaate tulemused (Schubert et al., 2007)viitas positiivsele korrelatsioonile väsimuse ja ringleva põletikutaseme vahelmarkerid. Hinnatud 19 ringlevast põletikumarkerist aga ainult interleukiin(IL)-6, IL1-retseptor alfa (IL-1r ) ja neopteriin jäi lõppanalüüsides oluliseks.Need ebaselged leiud võivad olla tingitud mõõtmisega kaasnevatest väljakutsetestringlevad tsütokiinid ja tsütokiinitaseme ööpäevane varieeruvus (Gilbertson-White,Aouizerat ja Miaskowski, 2011).

Lisaks seerumi tsütokiinide uuringutele on mitmed uuringud dokumenteerinud seoseidtsütokiini geenide variatsioonide ja väsimuse vahel (Aouizerat et al., 2009; Bower, Ganz,Irwin, Arevalo ja Cole, 2011; Collado-Hidalgo, Bower, Ganz, Irwin ja Cole, 2008; Hong etal., 1995; Miaskowski jt, 2010; Reinertsen et al., 2011). Uuringus, milles osales 33 väsinud ja 14mitteväsinud rinnavähi ellujääjad, Collado-Hidalgo et al. (2008) leidis, et samasIL6oliei ole seotud väsimusega,IL1Bnäitas assotsiatsiooni. Meie poolt läbi viidud uuringusuurimisrühm (Miaskowski et al., 2010), onkoloogilised patsiendid (n= 288) ja omastehooldajad(n= 103), kes olid homosügootid tavalise alleeli suhtesIL6rs4719714 teatas kõrgematest tasemetesthommikune ja õhtune väsimus ja unehäired.

Lisaks selles samasproov, isikud, kes olid homosügootsed kasvaja nekroosifaktor-alfa ühise alleeli suhtes (TNFA)rs1800629 teatas kõrgemast hommikusest väsimusest ja unehäiretest(Aouizerat et al., 2009). Sama ühe nukleotiidi polümorfism (SNP) inTNFAolimis on seotud kurnatuse sümptomite ja kõrgema C-reaktiivse valgu tasemega patsientidelkroonilise väsimuse sündroom (Jeanmonod, von Kanel, Maly ja Fischer, 2004). Teises uuringusmilles teadlased võrdlesid väsinud (n= 11) ja mitteväsinud (n= 10) rinnavähkellujääjad, tuumafaktor kappa beeta(NFKB)transkriptsioonide hulgas näidati olevat suurenenudväsinud ellujääjad (Bower et al., 2011). Kuid ulatuslikus rinnavähi ellujäänute uuringusainult üks seitsmest SNP-st viies tsütokiini geenis (st C-reaktiivne valk[CRP]rs3091244)seostati väsimusega (Reinertsen et al., 2011).

Üks seni läbi viidud uuringute piiranguid on see, et ööpäevased kõikumisedväsimuse raskust ja sellega seotud fenotüüpilisi ja genotüüpseid omadusi ei hinnatudüksikasjalikult. Meie uurimisrühma hiljutises artiklis kasutas kasvusegu modelleerimist(GMM), et tuvastada inimeste varjatud klassid, kellel on selge hommikune ja õhtune väsimustrajektoorid onkoloogiliste patsientide ja nende peres hooldajate seas (Dhruva et al., 2013), meleidis fenotüüpseid tunnuseid, mis eristasid hommikust ja õhtust väsimustklassid. Näiteks High Morning Fatigue klassis osalejad olid tõenäolisemaltnooremad ja neil on madalam funktsionaalne seisund kui madala hommikuse väsimuse osalejatelklass. Seevastu kõrge õhtuse väsimuse klassis osalejad olid tõenäolisemaltnoorem, naissoost, kodus laste eest hoolitsev ja omas hooldaja kui projektis osalejadMadalõhtuse väsimuse klass. Lisaks sellele liigitati ainult 10,3 protsenti valimist osalevaksnii madalaimad hommiku- kui õhtuväsimuse klassid ja vaid 41,3 protsenti valimist oliklassifitseeritud nii kõrgeimasse hommiku- kui õhtuväsimuse klassi. Nende leidude põhjal

soovitasime, et hommikune ja õhtune väsimus võivad olla erinevad, kuid seotud sümptomid.

Käesolevas artiklis laiendame neid leide ja hindame erinevusi mitmete poolt-japõletikuvastased tsütokiini geenid nende osalejate seas, kes olid klassifitseeritud omavateksmadal ja kõrge hommikuse ja õhtuse väsimuse tase.

anti-fatigue function cistanche (12)

OSTKE TSISTANŠET CFS-i kõvendamiseks

meetodid

Osalejad ja seaded

Selle uuringu üksikasjad on avaldatud mujal (Aouizerat et al., 2009; Carney et al., 2011;Dhruva jt, 2012; Dunn et al., 2012; Miaskowski jt, 2010; Miaskowski jt, 2011). sisseLühidalt, patsiendid ja nende perehooldajad (FC-d) värvati kahest kiiritusravistosakonnad, mis asuvad terviklikus vähikeskuses ja kogukonnapõhises onkoloogiasprogrammi patsientide simulatsioonivisiidi ajal.Patsiendid said osaleda, kui nad olid 18-aastased või vanemad; oli kavas kätte saadaesmane või adjuvantne kiiritusravi ühe neljast vähidiagnoosist (st rinna-, eesnäärme-,kopsud või aju); oskasid lugeda, kirjutada ja mõista inglise keelt; andis kirjalikult teavitatudnõusolek; ja nende Karnofsky jõudlusstaatuse (KPS) skoor oli suurem või võrdne 60. Patsiendid olidvälja jäetud, kui neil oli metastaatiline haigus, rohkem kui üks vähidiagnoos või diagnoositud haigusunehäire. FC-d võisid osaleda, kui nad olid 18-aastased või sellega võrdsed; suutsidlugeda, kirjutada ja mõista inglise keelt; andis kirjaliku teadliku nõusoleku; oli KPS-i skoor Suurem või võrdne60; elasid koos patsiendiga ja tal ei olnud diagnoositud unehäireid.

Instrumendid

Kasutasime demograafilist küsimustikku, et saada teavet vanuse, soo, perekonnaseisu,haridus, etniline kuuluvus, tööalane staatus ja mitmete kaasuvate haiguste esineminetingimused. Vaatasime üle ka haiguslood, et leida teavet haiguste ja ravi kohta.Lee väsimusskaala (LFS), mida kasutasime käesolevas uuringus, koosneb 13 punktistmõeldud füüsilise väsimuse hindamiseks (KA Lee, Hicks ja Nino-Murcia, 1991). Täielik väsimusskoor arvutatakse 13 punkti keskmisena, kusjuures kõrgemad skoorid näitavad suuremat väsimusttõsidus. Osalejatel palutakse hinnata iga üksust selle põhjal, kuidas nad end "praegu" tunnevad30 minutit ärkamist (hommikune väsimus) ja enne magamaminekut (õhtune väsimus). LFSon väljakujunenud kehtivus ja usaldusväärsus. Käesolevas uuringus on Cronbachi alfad jaoksõhtune ja hommikune väsimus registreerimisel olid patsientidel {{0}},96 ja 0,95 ning 0,95 ja 0,96vastavalt FC-dele.

Õppeprotseduurid

Uuringu kiitis heaks ülikooli inimuuringute komiteeCalifornia, San Francisco ja institutsiooniline ülevaatenõukogu teises kohas. Kutsusimepatsiente uuringus osalema ligikaudu 1 nädal enne kiirituse algustravi (st simulatsioonikülastus kiiritusravi mõõtmise ajal). KuiFC oli kohal, uurimisõde selgitas uuringuprotokolli nii patsiendile kui ka FC-le,abikõlblikkuse kindlaksmääramisel ja saanud kirjaliku teadliku nõusoleku. FC-d, kes kohal polnudnendega võeti telefoni teel ühendust, et selgitada välja nende osalemishuvi. Need FC-d on lõpetatudregistreerimisprotseduurid kodus. Osalejad täitsid LFS-i registreerumisel 4 nädalatpärast kiiritusravi alustamist, kiiritusravi lõpetamisel ja kell 4, 8, 12,ja 16 nädalat pärast kiiritusravi lõppu (st seitse hinnangut üle 6kuud).

Fenotüüpsete andmete analüüsimeetodid

Andmete analüüsimiseks kasutati SPSS-i versiooni 19 (SPSS, 2010) ja Mplus-i versiooni 6.11 (LKMuthen ja Muthen, 1998-2010). Kirjeldav statistika ja sagedusjaotused olidgenereeritud proovi omaduste ja väsimuse raskusastme skooride põhjal. Sõltumatud t-testid,hindamiseks tehti dispersioonanalüüsid (ANOVA) ja hii-ruutanalüüsiddemograafiliste ja kliiniliste tunnuste erinevused väsimusklasside vahel.Varjatud klasside tuvastamiseks kasutati tugeva maksimaalse tõenäosuse hinnanguga GMMi (stosalejate alarühmad), millel on erinevad hommikuse ja õhtuse väsimuse trajektoorid üle 6kuud kestnud uuringu (BO Muthen & Kaplan, 2004). Sest 65 protsenti osalejatest olidpatsiendi-hooldaja diaadides hinnati mudeleid rühmitusmuutujana "diaadiga".tagama, et mis tahes sõltuvus hommikuse ja õhtuse väsimuse skoorid patsientidel jaGMM-analüüsis kontrolliti samas diaadis olevaid FC-sid. Tuleb märkida, et pärastvõttes arvesse mis tahes sõltuvust diaadides, olulisi erinevusi ei leitudpatsientide ja FC-de vahel erinevate hommikuste ja õhtuste parameetrite hinnangutes

väsimuse GMM-i trajektoore, mis tuvastati esialgses analüüsis.

Nagu varem teatatud (Dhruva et al., 2013), tuvastati kolm erinevat varjatud klassihommikune ja õhtune väsimus. Käesolevas dokumendis kirjeldatud kandidaatgeenianalüüside jaokskolmehommikused väsimustunnid jaotati kahte rühma (st väga madal [32,5 protsenti]versus madal ja kõrge [67,5 protsenti]), nagu ka kolm õhtust väsimuse klassi (st madal [11,1 protsenti]versus mõõdukas ja kõrge [88,9 protsenti]). Selle liigituse põhjendus on väga madalüldiselt võib eeldada hommikuse väsimuse ja õhtuse väsimuse madalat tasetelanikkonnast. See äärmusliku fenotüübi lähenemisviis on tõhus strateegia potentsiaali tuvastamisekskandidaatgeenid, mis on seotud sümptomite või kliiniliste seisunditega (Li, Lewinger, Gauderman,Murcray ja Conti, 2011).

Puuduvaid andmeid ei korrigeeritud. Seetõttu oli iga analüüsi kohortsõltub rühmade suurimast saadaolevatest andmetest. Ap-väärtus < 0,05 olipeetakse statistiliselt oluliseks.

Genoomiandmete analüüsimeetodid

Geeni valik -Põletikueelsed tsütokiinid soodustavad süsteemset põletikku jaNende hulka kuuluvad gamma-interferoon (IFN ), IFN retseptor 1 (IFN R1), IL-1R1, IL-2, IL-8, IL-17A,NFKB1, NFKB2 ja TNF- . Põletikuvastased tsütokiinid pärsivad pro-põletikulised tsütokiinid ja hõlmavad IL-1R2, IL-4, IL-10 ja IL-13. Pange tähele, IFN 1, IL-1 , ja IL{0}} omavad põletikuvastaseid ja põletikuvastaseid omadusi (Seruga, Zhang, Bernstein jaTannock, 2008).

Vere kogumine ja genotüpiseerimine -Genoomne desoksüribonukleiinhape (DNA) oliekstraheeritud arhiveeritud buffy coat'idest, kasutades PUREGene DNA isolatsioonisüsteemi(Invitrogen, Carlsbad, CA). 287 värvatud osalejast leiti DNA 253-stosalejad (st 168 patsienti ja 85 FC). Proovid genotüüpiti GoldenGate'i abilgenotüpiseerimise platvorm (Illumina, San Diego, CA) ja töödeldud GenomeStudio abil(Illumina, San Diego, CA).

Ühe nukleotiidi polümorfismi (SNP) valik –Valisime kombinatsiooniKirjanduses analüüside jaoks soovitatud SNP-de ja SNP-de märgistamine. SNP-de märgistamine olidpeab olema avalikult tavaline (st määratletud kui haruldase alleeli sagedus, mis on suurem või võrdne 0.05)andmebaasid. Tugevate geneetiliste seoste analüüside tagamiseks teostasime kvaliteetikontrollida SNP-de filtreerimist. SNP-d, mille kõnesagedus on < 95="" protsenti="" või="">p- väärtused< .001="" were="">Nagu on näidatud täiendavas tabelis 1possible>15 kandidaatgeeni hulgast läbisid kõik kvaliteedikontrolli filtrid kokku 92 SNP-dja need kaasati geneetilistesse assotsiatsiooni analüüsidesse (IFNG1:5 SNP-d;IFNGR1:1 SNP;IL1B:12 SNP-d;IL1R1:5 SNP-d;IL1R2:3 SNP-d;IL2:5 SNP-d;IL4:8 SNP-d;IL6:9 SNP-d;IL8:3 SNP-d;IL10:8 SNP-d;IL13:4 SNP-d;IL17A:5 SNP-d;NFKB1:11 SNP-d;NFKB2: 4SNP-d;TNFA:9 SNP-d). Spetsiifilistega seotud SNP-de potentsiaalsed funktsionaalsed rollidsümptomeid uuriti PUPASuite 2 abil.0 (Conde et al., 2006).

Statistilised analüüsid -Alleeli ja genotüübi sagedused määrati geeni järgilugedes. Hardy-Weinbergi tasakaalu hinnati hii ruudu või Fisheri täpsusegatestid. Ühenduse tasakaalustamatuse (LD; st D' jar2) arvutati alatesosalejate genotüübid Haploviewga

4.2. LD-põhine haplotüübi ploki määratlus põhinesD' usaldusvahemiku kohta (Gabriel et al., 2002)

Haplotüübid konstrueeriti programmi PHASE versiooni 2.1 abil (Stephens, Smith jaDonnelly, 2001). Ainult haplotüübid, mis tuletati tõenäosushinnanguga suurem kui 0,85 või sellega võrdneüle viie iteratsiooni säilitati järgnevateks analüüsideks. Haplotüüpe hinnatioletades doseerimismudelit.

Esivanemate informatiivseid markereid (AIMS) kasutati segaduste minimeerimiseksrahvastiku kihistumine (Halder, Shriver, Thomas, Fernandez ja Frudakis, 2008; Hoggart etal., 2003; Tian, Gregersen ja Seldin, 2008). Osalejate esivanemate homogeensuskontrolliti põhikomponentide analüüsiga (Price et al., 2006), kasutades Helix Tree (Golden)Helix, Bozeman, MT). Analüüsis oli 106 eesmärki. Esimesed kolm arvutit olidvalitakse kohandamiseks võimaliku segadusse, mis on tingitud populatsiooni alamstruktuurist (st rass/etniline päritolu), kaasates kolm ühismuutujat kõigisse regressioonimudelitesse.

Assotsiatsioonitestide jaoks hinnati iga SNP jaoks kolme geneetilist mudelit: aditiivne, domineeriv,ja retsessiivne. Välja arvatud triviaalsed täiustused (st delta < 10="" protsenti),="" parim="" geneetiline="">sobitada andmeid, maksimeerides olulisusep-väärtus, valiti iga SNP jaoks.Logistiline regressioonanalüüs, mis kontrollis nii olulisi ühismuutujaid kui ka rassi/etnilist päritolu, kasutati genotüübi ja väsimusrühma vahelise seose hindamiseksliikmelisus. Säästliku mudeli loomiseks kasutati tagurpidi astmelist lähenemist.

Välja arvatud enda teatatud rass/etniline päritolu ja EESMÄRK, ainult ennustajad, millel on ap-väärtus < ,05jäid lõplikusse mudelisse. Geneetilise mudeli sobivus ja nii kohandamata kui ka ühismuutujaga kohandatudkoefitsiente hinnati STATA versiooni 9 abil.Nagu tehti ka meie varasemates uuringutes (Illi jt, 2012; McCann jt, 2012; C Miaskowski et al.al., 2012), mis põhinevad kirjanduses toodud soovitustel (Hattersley & McCarthy, 2005;Rothman, 1990), genoomiandmete range kvaliteedikontrolli rakendamine, sõltumatusSNP-de/haplotüüpide kohta LD-s ja analüüside uurimuslikku laadi,

mitme testimise jaoks ei tehtud kohandusi. Lisaks tuvastati aastal olulised SNP-dkahe muutujaga analüüse hinnati edasi, kasutades regressioonianalüüse, mis kontrollisidfenotüübiliste omaduste erinevused, populatsioonist tingitud potentsiaalne segaduskihistumine ja teiste SNP-de/haplotüüpide varieerumine samas geenis. Ainult needSNP-d, mis jäid oluliseks, lisati tulemuste lõplikku esitlusse.Seetõttu ei ole teatatud oluliste sõltumatute ühenduste põhjuseks tõenäoliselt ainultjuhus. Kõikide kvaliteedikontrolli kriteeriume läbivate SNP-de kohta teatatakse korrigeerimata seostesttäiendav tabel 1, et võimaldada hilisemaid võrdlusi ja metaanalüüse.

Tulemused

Osaleja omadused

Kogu valim, milles 46,2 protsenti oli mehi ja 53,8 protsenti naisi, koosnes 167 onkoloogist.ambulatoorseid patsiente ja 85 FC-d. Enamik osalejaid olid hästi haritud ja kaukaaslasedkeskmise vanusega 61,5 aastat. Keskmine KPS skoor oli 92 ja keskmine osaleja olirohkem kui neli kaasuvat haigusseisundit. Ligikaudu 49 protsendil patsientidest oli eesnäärmevähk,38 protsendil oli rinnavähk, 7 protsendil ajukasvaja ja 6 protsendil kopsuvähk. Leidsime nrmärkimisväärsed erinevused patsientide ja FC-de hommikuse väsimuse hinnangute vahel (2,3 ± 2.0versus vastavalt 2,3 ± 1,9) ja õhtune väsimus (vastavalt 4,2 ± 2.0 versus 4,5 ± 2.0)sisseregistreerimisel.

Fenotüüpsed erinevused hommikuse väsimuse klasside vahel

Võrreldes väga madala hommikuse väsimuse klassi omadega (n= 82 [32,5 protsenti ]), osalejadmadal ja kõrge klass (kombineeritudn= 170 [67,5 protsenti ]) olid oluliselt nooremad ja neil oli asuurem kaasuvate haiguste arv ja oluliselt madalam KPS skoor (tabel 1). PiirkonnasVäga madal hommikuse väsimuse klass, me ei leidnud erinevusi patsientide vahel ({{0}},7 ± 1,0) jaFC-de ({{0}},9 ± 0,9) hinnangud hommikuse väsimuse kohta registreerimisel. Madala ja kõrge hommiku jooksulväsimusklasside puhul ei leidnud me erinevusi patsientide (3,1 ± 1,8) ja FC-de (3.0 ± 2.0) vahel.hommikuse väsimuse hinnangud registreerumisel.

Kandidaatide geenianalüüsid hommikuste väsimustundide jaoks

Viiest SNP-st, mis erinesid oluliselt kahe hommikuse väsimuse klasside vahel(täiendav tabel 1), jäid ühes geenis kaks seost oluliseksmitme muutujaga regressioonanalüüsid (stTNFArs1800629,TNFArs3093662). Mõlema SNP jaoksdomineeriv mudel sobib andmetega kõige paremini (mõlemadp = 0.006).

energy cistanche pillls (23)

Kandidaatide geenide regressioonanalüüsid hommikuse väsimuse klasside jaoks

Suuruse (st koefitsient, VÕI) ja täpsuse (95 protsenti) paremaks hindamiseksusaldusvahemik, CI) genotüübi hommikuse väsimuse klassi kuulumise kohta, mitu muutujatKahe klassi võrdlemiseks sobisid logistilised regressioonimudelid. Lisaks genotüübile onMudelitesse lisatud fenotüübilised omadused olid vanus, KPS-i skoor ja enesest teatatudja rassi/etnilise päritolu genoomilised hinnangud (tabel 2).Regressioonanalüüsis jaoksTNFArs1800629, olles heterosügootne või homosügootneharuldane A-alleel (GG versus GA pluss AA) oli seotud 52-protsendilise vähenemisegamis kuuluvad kõrgemasse hommikuse väsimuse rühma (joonis 1A). Regressioonanalüüsis jaoksTNFArs309662, mis on haruldase G-alleeli suhtes heterosügootne või homosügootne (AA versus AGpluss GG) seostati kõrgemasse kuulumise tõenäosuse 659-kordse suurenemisegahommikuse väsimuse rühm (joonis 1B).

Fenotüüpsed erinevused õhtuse väsimuse klasside vahel

Võrreldes õhtuse väsimuse klassiga Mõõdukas ja Kõrge klassis osalejadolid oluliselt nooremad, neil oli oluliselt madalam KPS-skoor ja neil oli suurem tõenäosuslapsed elavad kodus (tabel 2). Madala õhtuse väsimuse klassi raames leidsime nrerinevused patsientide (1,2 ± 1,2) ja FC-de (1,2 ± 0,8) hinnangute vahel õhtuse väsimuse kohtasissekirjutus. Samuti ei leidnud me erinevusi mõõduka ja kõrge õhtu jooksulväsimusklassid patsientide (4,5 ± 1,8) ja FC-de (4,8 ± 1,8) õhtuse väsimuse hinnangute vahelsissekirjutus.

Kandidaatide geenianalüüsid õhtuse väsimuse klassi jaoks

Kaheksast SNP-st, mis erinesid oluliselt kahe õhtuse väsimuse klassi vahel(täiendav tabel 1), jäi mõlemas geenis üks seos oluliseksmitme muutujaga regressioonanalüüsid (stIL4rs2243248,TNFArs2229094). Mõlema SNP puhul adomineeriv mudel sobib andmetega kõige paremini.

Kandidaatide geenide regressioonanalüüsid õhtuse väsimuse klasside jaoks

Et paremini hinnata genotüübi suurust (st OR) ja täpsust (95 protsenti CI)õhtuse väsimuse klassi kuulumine, sobisid mitme muutujaga logistilise regressiooni mudelidvõrrelda kahte klassi. Lisaks genotüübile ka fenotüübilised omadused, mis olidMudelite hulka kuulusid vanuse ja enesehinnangud ning rassi/etnilise päritolu genoomilised hinnangud(Tabel 3).Regressioonanalüüsis jaoksIL4rs2243248, olles haruldaste jaoks heterosügootne või homosügootneG alleeli (TT versus TG pluss GG) seostati kuuluvuse tõenäosuse vähenemisega 70 protsenti.kõrgemasse õhtuse väsimuse klassi (joonis 2A). Regressioonanalüüsis jaoksTNFArs2229094, mis on haruldase C-alleeli suhtes heterosügootne või homosügootne (TT versus TC pluss CC), oliseostatakse õhtuse väsimuse tõenäosuse 375-kordse suurenemisegaklass (joonis 2B).

energy cistanche pillls (23)