Identification of two novel mammographic density loci at 6Q25.1
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mammographic density (MD) is a strong heritable and intermediate phenotype for breast cancer, but much of its genetic variation remains unexplained. We performed a large-scale genetic association study including 8,419 women of European ancestry to identify MD loci. METHODS: Participants of three Swedish studies were genotyped on a custom Illumina iSelect genotyping array and percent and absolute mammographic density were ascertained using semiautomated and fully automated methods from film and digital mammograms. Linear regression analysis was used to test for SNP-MD associations, adjusting for age, body mass index, menopausal status and six principal components. Meta-analyses were performed by combining P values taking sample size, study-specific inflation factor and direction of effect into account. RESULTS: Genome-wide significant associations were observed for two previously identified loci: ZNF365 (rs10995194, P = 2.3 × 10(-8) for percent MD and P = 8.7 × 10(-9) for absolute MD) and AREG (rs10034692, P = 6.7 × 10(-9) for absolute MD). In addition, we found evidence of association for two variants at 6q25.1, both of which are known breast cancer susceptibility loci: rs9485370 in the TAB2 gene (P = 4.8 × 10(-9) for percent MD and P = 2.5 × 10(-8) for absolute MD) and rs60705924 in the CCDC170/ESR1 region (P = 2.2 × 10(-8) for absolute MD). Both regions have been implicated in estrogen receptor signaling with TAB2 being a potential regulator of tamoxifen response. CONCLUSIONS: We identified two novel MD loci at 6q25.1. These findings underscore the importance of 6q25.1 as a susceptibility region and provide more insight into the mechanisms through which MD influences breast cancer risk.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».