, 95% CI: 1.52-2.50; dominant genetic model: , 95% CI: 1.24-1.46; allele model: , 95% CI: 1.23-1.41; homozygote model: , 95% CI: 1.57-2.35; heterozygote model: , 95% CI: 4.03-6.02), whether in Asia, Europe, or North America. Furthermore, subgroup analysis showed an increasing risk in rheumatoid arthritis (RA), ulcerative colitis (UC), Crohn’s disease (CD), atopic dermatitis (AD), Henoch-Schonlein purpura (HSP), and Henoch-Schonlein purpura nephritis (HSPN), but it was not related to the susceptibility of autoimmune hepatitis (AIH). Therefore, it could be considered that MIF-173G/C polymorphism could increase the susceptibility of autoimmune diseases, while there may be the discrepancy of disease entity."> MIF-173G / C基因多态性在自身免疫性疾病的易感性的作用 - raybet雷竞app,雷竞技官网下载,雷电竞下载苹果
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研究论文|开放获取

卷 2020 |文章编号 7825072 | https://doi.org/10.1155/2020/7825072

向荣杜，李瑞霞，守军宋，马蕾，海博雪， “MIF-173G / C基因多态性在自身免疫性疾病的易感性的作用”炎症介质， 卷。2020， 文章编号7825072， 12 页面， 2020。 https://doi.org/10.1155/2020/7825072

MIF-173G / C基因多态性在自身免疫性疾病的易感性的作用

向荣杜，1，2 张瑞霞李，1 守军宋，3 雷马，4 和 cata雪1

1滨州医科大学附属医院内分泌代谢科，黄河二路661号，256603

2内科,临淄区区人民医院,Huangong路139号,255400年淄博,中国

3264100烟台市金福街717号滨州医科大学附属烟台医院内分泌科

4中国滨州黄河二路661号滨州医科大学医院皮肤科，邮编256603

学术编辑器:加藤泰正
收到了 2020年2月11日
公认 2020年3月26日
发布时间 2020年4月28日

摘要

一些特定的遗传多态性已被考虑的发病机制及自身免疫疾病的进展牵连并可能诱发一般自身免疫性易感性的早期阶段。最近的研究已进行了研究巨噬细胞迁移抑制因子（MIF-）173G / C基因多态性与自身免疫性疾病之间的关联;然而，结果并不完全相同。在本研究中，进行估计的关系的系统回顾和病例对照研究的荟萃分析。综合搜索PubMed，EBSCO，文摘，万方数据库和CNKI的做。比值比（OR）和相应的95％置信区间（CI）合并到池的效果的大小。发表偏倚被贝格的漏斗图和艾格的测试检查。RevMan软件5.3和STATA 12.0软件进行统计学处理。23个文件都包括在内，并且该结果显示出MIF-173G / C被显著与在五个遗传模型（隐性遗传模型的自身免疫疾病的风险增加有关： ，95%置信区间:1.52—-2.50;显性遗传模型: ，95％CI：1.24-1.46;等位基因模型： ，95％CI：1.23-1.41;纯合子模型： ，95％CI：1.57-2.35;杂合子模型： ，95％CI：4.03-6.02），无论是在亚洲，欧洲或北美。Furthermore, subgroup analysis showed an increasing risk in rheumatoid arthritis (RA), ulcerative colitis (UC), Crohn’s disease (CD), atopic dermatitis (AD), Henoch-Schonlein purpura (HSP), and Henoch-Schonlein purpura nephritis (HSPN), but it was not related to the susceptibility of autoimmune hepatitis (AIH). Therefore, it could be considered that MIF-173G/C polymorphism could increase the susceptibility of autoimmune diseases, while there may be the discrepancy of disease entity.

1.简介

巨噬细胞迁移抑制因子(MIF)是一种主要由Th2细胞和巨噬细胞释放的促炎细胞因子，可通过激活固有和适应性免疫途径介导宿主对感染和应激的应答[1，2]。In humans, MIF is encoded by a single gene located on chromosome 22q11.2m, a 12 kD peptide comprising 114 amino acids [3]。它主要与其受体CD74相互作用以形成复合物与CD44，其可导致在由Src酪氨酸激酶信号转导历时ERK-MAPK途径的激活。这个途径的下游效应包括NFκB转位至细胞核，上调PLA2和前列腺素，刺激花生四烯酸通路[4]。到目前为止，在MIF基因的50个区域中的单核苷酸多态性，MIF-173G / C，在位置MIF启动子区域内A G到C的颠换-173创建AP4转录因子结合位点[五，6]。以前的研究已经表明，MIF-173G / C多态性相关的癌症的易感性[7)、肺结核(8，以及冠状动脉粥样硬化[9]。近年来，许多研究表明，MIF-173G/C与自身免疫性疾病的发病和进展有关。

自身免疫性疾病(援助)的特点是免疫系统的功能障碍导致的损失对组织免疫耐受,autoreactive T和B细胞的存在,和一个复杂的多因素疾病病因病机,而遗传,表观遗传和环境因素共同负责的援助(10，11]。到目前为止，我们已经认识到，某些遗传因素，包括自身免疫疾病中牵涉的基因多态性，可能诱发一般自身免疫性易感性的早期阶段[12]。它一直约MIF-173G / C和自身免疫性疾病之间的关系的新的热点。在Graves’病（GD），MIF-173G / C起着双重作用，这不仅是一个危险因素甲状腺肿的发病率，而且在未经治疗的重度甲状腺肿大的发展具有保护作用[13]。有人认为，MIF-173G / C可能在UC的易感性有重要作用，但不是在CD [14]。由于研究的分歧，我们决心在制定一项荟萃分析，以评估它们之间的关系。

2。材料和方法

2.1。文学研究

针对MIF-173G/C自创建以来至2019年10月10日期间与自身免疫性疾病的关系，在PubMed、Ebsco、Embase、中国万方数据库和中国知网(CNKI)进行了全面的文献检索。本研究的搜索策略为“巨噬细胞迁移抑制因子或MIF”、“多态性或变异或突变”、“rs755266”、“自身免疫性疾病或自身免疫性疾病或AD或AID”。该语言仅限于英语和中文，研究手动检索的参考文献从研究和最新综述。

2.2。资格标准

在本荟萃分析，所包括的文献必须满足流动标准：（1）的病例对照研究或队列研究公开出版;（2）研究必须评估MIF-173G / C基因多态性与自身免疫性疾病的易感性的关联;（3）参与研究的实验和对照受试者是人类;和（4）的比值比（OR）和95％置信区间（95％CI）的可通过在研究中有足够的可用频率基因型来计算。我们申请了一项荟萃分析系统回顾和荟萃分析语句（PRIMSA）的首选报告项目。

2.3。排除标准

我们按照以下标准排除了相关文献:(1)重复发表、评论、meta分析、信函、编辑评论;(2) non-case-control研究;(3)动物实验;(4)未能提供基因型或等位基因的频率。

2.4。数据提取

两位研究者选择文献自主检查标题，摘要，并根据资格全文和排除标准，并通过讨论理顺的差异。And then the following contents were extracted: first author’s name, year of publication, country of origin, disease species, genotyping method, the total number of controls and cases, the genotypic and allelic frequencies in controls and cases, and Hardy-Weinberg equilibrium (HWE) test results in controls.

本荟萃分析中涉及的文献的质量评估也是由两位研究者根据纽卡斯尔-渥太华量表(NOS)进行的[15]。我们评估了以下三个方面的素质：选题，题材可比性，和临床结果。汇总分值为9分，和高质量的研究是6点多。

2.5。统计分析

在本研究中，HWE被用来评价由所述卡方检验所有包含的文献的控制，以及 被认为是种群的遗传平衡。集中优势比(ORs)和相应的95%置信区间(CIs)计算估计之间的关联强度mif - 173 G / C和自身免疫性疾病在以下5个基因模型:隐性遗传模型(CC和GC + GG),显性遗传模型(CC + GC比GG)等位基因模型(C与G),杂合的基因模型(GC比GG)和纯合基因模型(CC和GG)。统计显著性水平由a评估 -测试 。异质性是由科克伦的评估 统计和 -方( ）指标。当存在统计学异质性时，选择随机效应模型 或 。否则，固定效应模型用于合并分析。我们顺序地消除了单个文件通过筛选OR和异质估计的灵敏度。否则，亚组分析是由疾病和地区（亚洲，欧洲和北美）执行。潜在的发表偏倚被贝格的漏斗图和艾格的测试评估， 被认为是当有显著统计发表偏倚。采用Review manager软件(RevMan, version 5.3, Cochrane Collaboration, Copenhagen, Denmark)进行ORs计算、95% CI、异质性和敏感性分析。亚组分析、贝格漏斗图和埃格检验由STATA 12.0软件(STATA Corp LP, College Station, USA)进行。

3.结果

3.1。符合条件的研究的特点

在PubMed、Ebsco、Embase、万方数据库和CNKI的初步搜索中，根据我们的搜索策略，确定了215条潜在记录。所有检索到的研究论文均通过检索摘要和文本进行人工筛选;同时，按照排除标准剔除了192篇论文。最后，23篇文献[2，14，16-36]被纳入本荟萃分析。数字1显示选择程序:共采用29个人类病例对照试验，包含5个评估MIF-173G/C与类风湿关节炎(RA)关系的数据库[16-20.]。三个数据库是克罗恩病（CD）14，21，22]，溃疡性结肠炎（UC）[14，22，23，以及自身免疫性肝炎(AIH) [2，24]， 分别。两个数据库是关于特应性皮炎（AD）[25，26]，过敏性紫癜肾炎（HSPN）27]，和过敏性紫癜（HSP）[28]。其他九种疾病是在单一资料库查询，包括强直性脊柱炎(AS) [29]、原发性痛风[30.，原发性胆汁性肝硬化(PBC) [24]，牛皮癣（PS）[31]，全身性红斑狼疮（SLE）[32， Vogt-Koyanagi-Harada综合征(VKH) [33，成人仍然病(AOSD) [34，白塞病(BD) [35，及硬皮病(SD) [36]。参与本分析研究的领域是亚洲，欧洲和北美。基因分型方法包括聚合酶链式反应 - 限制性片段长度多态性（PCR-RFLP），PCR，和ELISA。控件的所有的人频率分别HWE（ )。参与研究的质量评分按NOS评分，所有评分均大于6分。只有当每个亚组包含两篇以上的文章时，才进行分析。相关研究的特征见表1。


图1
PRISMA流在荟萃分析纳入研究图。
第一作者 年 疾病 国家 区 方法 情况下 控制
GG GC CC GG GC CC
阿方索 2007 RA 墨西哥 北美 PCR-RFLP 431 157 18 681 188 18 0.24
阿西斯(1) 2014 AIH 美国 欧洲 ELISA 31 13 1 219 63 4 0.83
阿西斯（2） 2014 PBC 美国 欧洲 ELISA 215 82 7 219 63 4 0.83
范(1) 2008 UC 中国 亚洲 PCR-RFLP 44 27 13 79 55 8 0.7
范(2) 2008 光盘 中国 亚洲 PCR-RFLP 8 五 2 79 55 8 0.7
Nunez 2007 光盘 西班牙 欧洲 NA 372 149 10 681 188 18 0.24
Cevik 2016 如 火鸡 欧洲 RFLP 116 42 3 136 49 9 0.11
詹 2013 VKH 中国 亚洲 PCR-RFLP 360 226 14 417 167 16 0.88
大卫(1) 2016 AIH 日本 亚洲 ELISA 36 14 2 18 12 0 0.17
大卫(2) 2016 AIH 美国 欧洲 ELISA 37 15 1 18 12 0 0.17
桑切斯 2006 SLE 西班牙 欧洲 PCR-RFLP 503 175 33 570 171 14 0.78
王 2013 AOSD 中国 亚洲 PCR-RFLP 69 26 五 157 42 1 0.31
吴 2009 PS 中国 亚洲 PCR-RFLP 137 94 9 163 95 8 0.8
荣格 2016 广告 韩国 亚洲 PCR-RFLP 117 51 10 61 18 1 0.18
卡罗利纳（1） 2011 UC 波兰 欧洲 PCR-RFLP 38 19 1 99 23 1 0.79
卡罗利纳（2） 2011 光盘 波兰 欧洲 PCR-RFLP 28 12 1 99 23 1 0.79
拉里萨 2006 RA 德国 欧洲 聚合酶链反应 90 24 五 160 59 6 0.84
马 2013 广告 中国 亚洲 NA 93 65 15 136 75 7 0.39
硕士 2013 RA 墨西哥 北美 PCR-RFLP 43 49 8 53 42 五 0.36
吴 2006 SD 美国 欧洲 ELISA 105 47 7 149 72 6 0.44
蒂莫西 2005 RA 荷兰 欧洲 聚合酶链反应 188 71 11 198 69 10 0.20
郑 2012 BD 中国 亚洲 PCR-RFLP 359 212 29 417 167 16 0.88
浩（1） 2015 紫癜性肾炎 中国 亚洲 PCR-RFLP 3 8 20. 8 15 7 1.00
浩（2） 2015 紫癜性肾炎 中国 亚洲 PCR-RFLP 五 11 24 10 14 6 0.79
阮 2014 UC 中国 亚洲 NA 99 61 五 124 69 6 0.33
谢 2007 RA 中国 亚洲 聚合酶链反应 28 10 五 19 8 3 0.16
张(1) 2014 HSP 中国 亚洲 PCR-RFLP 2 7 16 五 13 7 0.82
张(2) 2014 HSP 中国 亚洲 PCR-RFLP 2 8 15 10 14 6 0.79
壮族 2014 PG 中国 亚洲 PCR-RFLP 18 9 3 190 114 9 0.09
类风湿性关节炎:类风湿性关节炎;AIH:自身免疫性肝炎;PBC:原发性胆汁性肝硬化;加州大学:溃疡性结肠炎;CD:克罗恩病;如:强直性脊柱炎;VKH: Vogt-Koyanagi-Harada综合症;系统性红斑狼疮;AOSD:成人仍然病;Ps:牛皮癣; AD: atopic dermatitis; SD: scleroderma; BD: Behcet’s disease; HSPN: Henoch-Schonlein purpura nephritis; HSP: Henoch-Schonlein purpura; PG: primary gout; PCR-RFLP: Polymerase Chain Reaction-Restriction Fragment Length Polymorphism; PCR: Polymerase Chain Reaction; NA: not available.
表格1
纳入研究的特征。
3.2。Meta分析结果

最终meta分析共涉及5559例和7335例对照组。MIF-173G/C多态性与自身免疫性疾病之间无显著异质性 ),所以我们采用固定效应模型进行meta分析。所有遗传模型的调查总结crude odds radio (ORs)和相应的95%置信区间(CIs)如下:隐性遗传模型(CC vs. GC+GG): ， -2.50, ;显性遗传模型(CC+GC vs. GG): ， -1.46， ;等位基因模型(C vs. G): ， -1.41， ;杂合遗传模型(GC vs. GG): ， -6.02， ;纯合遗传模型(CC vs. GG): ， -2.35， 。结果示于表2和数字2-6。
遗传模型 （％） 效果模式 或(95%置信区间) 艾格的回归分析 贝格的回归分析
C / G 37 0.03 修复 1.32（1.23，1.41） 8.13 0.01 0.14 0.89 0.36 0.72
CC / GG 19 0.18 修复 1.92（1.57，2.35） 6.40 0.01 0.80 0.43 1.41 0.16
GC / GG 0 0.62 修复 4.92（4.03，6.02） 15.51 0.01 -1.89 0.07 1.07 0.29
CC + GC / GG 1 0.45 修复 1.35（1.24，1.46） 7.42 0.01 0.21 0.83 0.92 0.36
CC / GC + GG 27 0.09 修复 1.95（1.52，2.50） 5.28 0.01 1.04 0.31 0.73 0.46
表2
对所有学科中来自不同比较遗传模型的结果的总结。

图2
MIF-173G / C基因多态性与隐性模型的自身免疫疾病（CC​​ / GC + GG）之间的关联。

图3
MIF-173G / C基因多态性与主导模式（CC + GC与GG）自身免疫性疾病之间的关联。

图4
MIF-173G/C基因多态性与等位模型自身免疫性疾病的关系(C/G)。

图5
杂合模型(GC/GG)中MIF-173G/C基因多态性与自身免疫性疾病的关系

图6
MIF-173G / C基因多态性与在纯合模型的自身免疫疾病（CC​​ / GG）之间的关联。

此外，亚群分析的结果，根据区域进行显示出以下数据：在亚洲，隐性遗传模型（（CC与GC + GG）： ，95％ -3.00， ),显性遗传模型(CC+GC vs. GG): ，95％ -1.53, ),等位基因模型(C与G): ，95％ -1.54, ),杂合遗传模型((GC vs. GG): ，95％ -1.44， ),和纯合遗传模型（（CC与GG）： ，95％ -2.38， );在欧洲，隐性遗传模型(CC vs. GC+GG): ，95％ -2.29, ),显性遗传模型(CC+GC vs. GG): ，95％ -1.39, ),等位基因模型(C与G): ，95％ -1.37, ),杂合遗传模型((GC vs. GG): ，95％ -1.35， ),和纯合遗传模型（（CC与GG）： ，95％ -2.21， );在北美，隐性遗传模型（（CC与GC + GG）： ，95％ -2.00， ),显性遗传模型(CC+GC vs. GG): ，95％ -1.63， ),等位基因模型(C与G): ，95％ -1.48， ),杂合遗传模型((GC vs. GG): ，95％ -1.65， ),和纯合遗传模型（（CC与GG）： ，95％ -2.12， )。结果示于表3。
地区 遗传模型 （％） 效果模式 或(95%置信区间) 艾格的回归分析 贝格的回归分析
亚洲 C / G 49.5 0.01 修复 1.40（1.28，1.54） 7.28 0.01 -0.22 0.79 -0.87 0.38
CC / GG 0 0.84 修复 1.91 (1.55, 2.38) 6.03 0.01 1.79 0.15 1.10 0.27
GC / GG 0 0.57 修复 1.29 (1.15, 1.44) 4.39 0.01 -1.10 0.03 -1.78 0.08
CC + GC / GG 14.1 0.29 修复 1.38 (1.23, 1.53) 5.76 0.01 0.34 0.39 0.42 0.68
CC / GC + GG 26.3 0.15 修复 2.32（1.79，3.00） 6.42 0.01 1.46 0.29 0.87 0.38
欧洲 C / G 27.8 0.20 修复 1.21 (1.06, 1.37) 2.87 0.01 1.95 0.30 0.42 0.68
CC / GG 5.3 0.39 修复 1.56 (1.10, 2.21) 2.52 0.01 0.16 0.92 0 1
GC / GG 11.3 0.34 修复 1.51（0.99，1.35） 1.81 0.70 1.52 0.36 0 1
CC + GC / GG 14.9 0.31 修复 1.20（1.03，1.39） 2.36 0.01 -0.02 0.81 1.04 0.30
CC / GC + GG 10 0.35 修复 1.58（1.09，2.29） 2.43 0.02 -0.22 0.89 -0.21 0.84
北美 C / G 0 0.72 修复 1.28（1.10，1.48） 3.17 0.01 -8.79 ___ -1.00 0.32
CC / GG 0 0.40 修复 1.30（0.80，2.12） 1.05 0.29 -8.79 ___ -1.00 0.32
GC / GG 0 0.59 修复 1.38（1.16，1.65） 3.64 0.01 134.28 ___ 1.00 0.32
CC + GC / GG 0 0.77 修复 1.38 (1.16, 1.63) 3.71 0.01 0.08 ___ 1.00 0.32
CC / GC + GG 0 0.37 修复 1.21（0.73，2.00） 0.75 0.45 -0.87 ___ -1.00 0.32
表3
总结了不同地区不同比较遗传模式的结果。

在疾病分层分析中，结果显示:在AD中，隐性遗传模型(CC vs. GC+GG): ，95％ -6.83, ;显性遗传模型(CC+GC vs. GG): ，95％ -1.59， ;等位基因模型(C vs. G): ，95％ -1.76, ;纯合遗传模型(CC vs. GG): ，95％ -7.18, ;杂合子遗传模型(GC vs. GG)无统计学意义。RA显性遗传模型(CC+GC vs. GG): ，95％ -1.43， ;等位基因模型(C vs. G): ，95％ -1.31， ;隐性遗传模型（CC与GC + GG）;杂合遗传模型（GC与GG）;和纯合基因模型（CC与GG）无统计学意义。在UC，隐性遗传模型（CC与GC + GG）： ，95％ -3.01， ;等位基因模型(C vs. G): ，95％ -1.47， ;显性遗传模型（CC + GC与GG）;杂合遗传模型（GC与GG）;和纯合基因模型（CC与GG）无统计学意义。在CD，显性遗传模型（CC + GC与GG）： ，95％ -1.52, ;杂合遗传模型(GC vs. GG): ，95％ -1.57， ;等位基因模型(C vs. G): ，95％ -1.47， ;纯合遗传模型（CC与GG）;和隐性遗传模型（CC与GC + GG）无统计学意义。在HSP，隐性遗传模型（CC与GC + GG）： ，95％ -4.37, ;显性遗传模型(CC+GC vs. GG): ，95％ -1.51, ;等位基因模型(C vs. G): ，95％ -1.98, ;纯合遗传模型(CC vs. GG): ，95％ -2.82， ;杂合子遗传模型(GC vs. GG)无统计学意义。在HPSN中，隐性遗传模型(CC vs. GC+GG): ，95％ -4.83, ;显性遗传模型(CC+GC vs. GG): ，95％ -1.53, ;等位基因模型(C vs. G): ，95％ -2.05, ;纯合遗传模型(CC vs. GG): ，95％ -3.12, ;杂合子遗传模型(GC vs. GG)无统计学意义。AIH与MIF-173G/C基因多态性无显著相关性。结果示于表4。
疾病 遗传模型 （％） 效果模式 或(95%置信区间) 艾格的回归分析 贝格的回归分析
RA C / G 0 0.51 修复 1.16 (1.03, 1.31) 2.37 0.02 -1.76 0.18 -0.98 0.33
CC / GG 0 0.96 修复 1.43 (0.95, 2.14) 1.72 0.09 -0.40 0.75 -0.49 0.62
GC / GG 13.5 0.33 修复 1.12 (0.99, 1.28) 1.76 0.08 -1.87 0.14 -1.47 0.14
CC + GC / GG 11.9 0.34 修复 1.20（1.01，1.43） 2.12 0.03 -2.03 0.13 -0.98 0.33
CC / GC + GG 0 0.98 修复 1.38（0.92，2.07） 1.53 0.13 -0.06 0.95 0 1.00
UC C / G 32 0.23 修复 1.22（1.00，1.47） 1.99 0.05 5.19 0.21 1.57 0.12
CC / GG 0 0.47 修复 1.86 (0.98, 3.50) 1.91 0.06 -0.49 0.89 -0.52 0.60
GC / GG 51.6 0.13 修复 1.11 (0.91, 1.38) 1.50 0.14 4.85 0.44 0.52 0.60
CC + GC / GG 29.3 0, 24 修复 1.15 (0.96, 1.38) 1.50 0.14 5.74 0.10 1.57 0.12
CC / GC + GG 0 0.39 修复 1.93 (1.01, 3.01) 1.99 0.05 -1.23 0.77 -0.52 0.60
光盘 C / G 0 0.58 修复 1.23（1.04，1.47） 2.40 0.02 1.14 0.53 1.57 0.12
CC / GG 0 0.49 修复 1.22 (0.64, 2.33) 0.60 0.55 2.66 0.13 1.57 0.12
GC / GG 0 0.54 修复 1.32（1.11，1.57） 3.14 0.01 -0.19 0.92 -0.52 0.60
CC + GC / GG 0 0.68 修复 1.30 (1.10, 1.52) 3.09 0.01 0.24 0.90 0.52 0.60
CC / GC + GG 0 0.42 修复 1.14 (0.59, 2.18) 0.38 0.7 2.53 0.24 0.52 0.60
AIH C / G 0 0.40 修复 1.03（0.73，1.45） 0.17 0.86 -6.57 0.03 -1.57 0.12
CC / GG 0 0.97 修复 1.86 (0.40, 8.75) 0.79 0.43 0.31 0.87 -0.52 0.60
GC / GG 39.8 0.19 修复 0.93（0.67，1.29） 0.43 0.67 -10.62 0.04 -1.57 0.12
CC + GC / GG 27.4 0.25 修复 0.98 (0.71, 1.33) 0.16 0.87 -9.52 0.01 -1.57 0.12
CC / GC + GG 0 0.95 修复 1.98（0.42，9.32） 0.87 0.39 1.39 0.61 0.52 0.60
广告 C / G 0 0.52 修复 1.41（1.13，1.76） 3.03 0.01 2.37 ____ 1.00 0.32
CC / GG 0 0.62 修复 3.21 (1.44, 7.18) 2.84 0.01 3.42 ____ 1.00 0.32
GC / GG 0 0.60 修复 1.21（0.96，1.52） 1.6 0.11 1.67 ____ 1.00 0.32
CC + GC / GG 0 0.67 修复 1.29（1.04，1.59） 2.38 0.02 2.02 ____ 1.00 0.32
CC / GC + GG 0 0.65 修复 3.03 (1.34, 6.83) 2.67 0.01 3.02 ____ 1.00 0.32
美联社 C / G 0 0.39 修复 1.59 (1.28, 1.98) 0.12 0.01 18.13 ____ 1.00 0.32
CC / GG 9.7 0.29 修复 1.88（1.25，2.82） 3.03 0.01 10.79 ____ 1.00 0.32
GC / GG 0 0.46 修复 1.22（0.89，1.68） 1.21 0.23 82.99 ____ 1.00 0.32
CC + GC / GG 0 0.57 修复 1.26（1.05，1.51） 2.40 0.02 8.90 ____ 1.00 0.32
CC / GC + GG 0 0.61 修复 2.60（1.55，4.37） 3.60 0.01 15.55 ____ 1.00 0.32
紫癜性肾炎 C / G 0 0.78 修复 1.65（1.33，2.05） 4.54 0.01 8.39 ____ 1.00 0.32
CC / GG 0 0.70 修复 2.03（1.32，3.12） 3.21 0.01 7.45 ____ 1.00 0.32
GC / GG 0 0.87 修复 1.15（0.82，1.61） 0.81 0.42 34.18 ____ 1.00 0.32
CC + GC / GG 0 0.97 修复 1.27（1.06，1.53） 2.63 0.01 4.63 ____ 1.00 0.32
CC / GC + GG 0 0.88 修复 2.88（1.72，4.83） 4.02 0.01 7.69 ____ 1.00 0.32
表4
总结了不同疾病的不同比较遗传模型的结果。
3.3。敏感性分析

消除了任何研究，荟萃分析的总效应并没有显著变化，表明结果是稳定，可靠。

3.4。发表偏倚

如表2-4，艾格的并进行了贝格的测试，以检测在本荟萃分析的发表偏倚。无论是在总的分析或区域和疾病的亚组 艾格的和贝格的测试值均大于0.05，这表明目前的研究没有发表偏倚。

4.讨论和结论

MIF是一种免疫调节细胞因子从各种类型的在不同组织中的细胞分泌，它可以促进白细胞募集，并随后促进多种细胞因子和趋化因子，包括肿瘤坏死因子的表达和功能（TNF），白介素-6（IL-6），CXCL1，CCL2和[37]。最近，MIF已报道是一个关键反应调节它可以直接激活免疫细胞或者参与最初由其他因素引发活化途径[38]。在未翻译的5中发现了一个功能性单核苷酸多态性(SNP) 地区的MIF基因-173 G到C组成的过渡位置39]。有关MIF-173G / C的不同疾病的变量作用的新研究是进行并透露MIF-173G / C多态性可能弱调解代谢综合征的发展以及在独立诱导低度炎症显著预测死亡风险土耳其男子，但不是在女人[40]。此外，MIF-173C的马车与肺炎球菌脑膜炎不利结果和死亡相关，强烈表明MIF等位基因肺炎球菌性脑膜炎的发病率和死亡率的遗传标记[41]。

目前，越来越多的研究者开始关注MIF-173G/C在自身免疫性疾病中的作用。进展性多发性硬化症(MS)中MIF-173G/C的水平在男性中显著升高，提示它可能是一种性别特异性的疾病调节剂，其受体CD74信号可能为两性多发性硬化症患者提供一种有效的、可追踪的治疗方法[42]。在系统性红斑狼疮(SLE)中，MIF-173C基因型可能是一种保护因子。然而，MIF多态性的高表达与白种人和非裔美国人终末器官损伤发生率的增加有关[43]。而另一项研究报告说，MIF-173CC等位基因可能增加RA的风险，尤其是CRP阴性患者在中国[44]。为了系统地阐明MIF-173G/C与自身免疫性疾病之间的关系，我们设计了本次荟萃分析。

23篇文章被纳入本次meta分析，其中18篇是英文文章，5篇是中文文章[20.，23，27，28，30.]。中国的文献中的两个[20.，23]是具有高品质论文。总结果表明，与自身免疫疾病的发病机理的强相关性，无论是在隐性遗传模型（ ，95％ 至2.50)，显性遗传模式( ，95％ 至1.46)，等位基因遗传模式( ，95％ 至1.41)，杂合遗传模式( ，95％ 或纯合遗传模式( ，95％ 2.35）。当MIF-173 GG基因型用作参照组中，GC杂合基因型与相关联的显著4.92倍增加的易感性的自身免疫性疾病，特别是在杂合模型。因此，这些数据表明，MIF-173G / C可显著增加自身免疫性疾病的易感性，尤其是MIF-173GC基因型。

在亚洲、欧洲和北美，按区域分类的亚组显示了MIF-173G/C与自身免疫性疾病之间的显著相关性。在亚洲，在隐性模型中检测到强合并或( ，95％ 至3.00)，主流模式( ，95％ 至1.53），等位基因模型（ ，95％ 到1.54），杂合型（ ，95％ 或纯合模式( ，95％ 2.38)。然而，只有4种遗传模式，包括隐性模式( ，95％ 到1.39），显性模型（ ，95％ 2.29),等位基因模型( ，95％ 到1.37），和纯合模型（ ，95％ 至2.21)在欧洲有统计学意义。在北美，主要的模式( ，95％ 至1.63)，等位基因遗传模式( ，95％ 至1.48)，杂合遗传模式( ，95％ 及纯合遗传模式( ，95％ 至2.35)差异有统计学意义。以上结果表明，无论是在亚洲、欧洲还是北美，MIF-173G/C的高表达均可增加自身免疫性疾病的患病率。此外,协会中检测出所有5基因模型特别是在亚洲,这表明mif - 173 g / C可以增加自身免疫性疾病的易感性的价格相比更重要的是欧洲和北美。因此，可以认为可能存在区域差异。

此外，研究发现，在两种遗传模型中，MIF-173G/C与RA风险增加有关，其中包括隐性模型( ，95％ 至1.43)及等位基因模型( ，95％ 1.31）。在UC中，等位基因模型（ ，95％ 1.47）和主导模式（ ，95％ 3.01）显示显著协会，分别。三个遗传模型，包括主导模式（ ，95％ 到1.52），等位基因模型（ ，95％ 至1.47)和杂合模式( ，95％ (1.57)，显示有统计学意义。在AD亚组中，有四种遗传模型，包括隐性模型( ，95％ 至6.83)，占优势模式( ，95％ 到1.76），等位基因模型（ ，95％ 到1.59），和纯合模型（ ，95％ 7.18）已被证实是显著不同。HSP的类似的结果在隐性模型中发现（ ，95％ 至4.37)，占优势模式( ，95％ 到1.51），等位基因模型（ ，95％ 至1.98)，以及纯合模式( ，95％ 2.82)。HSPN亚组显示出与HSP相同数量的遗传模式，包括隐性模式( ，95％ 4.83），主导模式（ ，95％ 至2.05)，等位基因模型( ，95％ 到1.53），和纯合模型（ ，95％ 至3.12）。在AIH患者中，有任何遗传模型中没有显著关联。因此，可以表明，MIF-173G / C可以在不同的自身免疫性疾病的发病机制中起不同的作用的基础上，在灵敏度分析中的稳定性和没有发表偏倚在所有纳入研究。

总之，目前的研究证实，有MIF-173G / C单核苷酸多态性与自身免疫性疾病的易感性之间的关系显著，无论是在亚洲，欧洲或北美。MIF-173G / C可以用作自身免疫疾病的治疗处方潜在的治疗靶。然而，在不同的自身免疫性疾病，MIF-173G / C实现的各种功能。需要具有更大的样本大小，以精心设计的研究，探讨，其中MIF-173G / C影响不同的自身免疫性疾病的发病机理的特定机制。

缩写

MIF： 巨噬细胞迁移抑制因子
援助: 自身免疫性疾病
OR值： 优势比
的95％CI： 95%置信区间
RA： 类风湿性关节炎
加州大学: 溃疡性结肠炎
光盘： 克罗恩病
广告： 特应性皮炎
HSP： 过敏性紫癜
紫癜性肾炎： Henoch-Schonlein紫癜性肾炎
AIH: 自身免疫性肝炎
GD： Graves’病
CNKI: 中国国家知识基础设施
PRIMSA： 系统审查和荟萃分析报表的首选报告项目
HWE: Hardy-Weinberg平衡
号: Newcastle-Ottawa规模
PCR-RFLP: 聚合酶链反应 - 限制性片段长度多态性
SLE： 系统性红斑狼疮。

数据可用性

用来支持这项研究的结果的数据是可用的，请相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

向荣杜和李瑞霞同等贡献这项工作。

致谢

支持的工作是山东省自然科学基金(ZR2013HM049),山东省的主要研究和开发项目(2016 gsf201021),高等教育的科技项目山东省(J16LL01)、医学和健康的科技开发项目的山东(2015 ws0485),和滨州医科大学科研启动基金(BY2010KYQD04)。

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