Interaction of CCND1 genotype and smoking habit in Taiwan lung cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Cyclin D1 (CCND1) is critical in the transition of the cell cycle from G1 to S phase and unbalanced cell cycle regulation is a hallmark of carcinogenesis. The study aimed at investigating the association of CCND1 genotypes with lung cancer risk in Taiwan and examining the interaction between CCND1 genotype and smoking habit. PATIENTS AND METHODS: CCND1 A870G (rs9344) and C1722G (rs678653) genotypes were determined by polymerase chain reaction (PCR) and restriction fragment length polymorphism (RFLP) analysis of DNA from the blood of 358 lung cancer patients and 716 cancer-free healthy controls. RESULTS: The results showed that there were significant differences between lung cancer and control groups in the distribution of the genotypes (p=0.0003) and allelic frequency (p=0.0007) in the CCND1 rs9344 genotype. Individuals who carried AG or GG genotype had 0.59- and 0.52-fold risk, respectively, of developing lung cancer compared to those who carried the AA genotype (95% CI=0.44-0.78 and 0.35-0.79, respectively). There was also an obvious interaction of CCND1 rs9344 genotype with personal smoking habit on lung cancer risk (p=0.0009). CONCLUSION: These findings support the conclusion that cell cycle regulation may play a role in lung cancer development and that CCND1 rs9344 polymorphism together with smoking habit maybe a useful biomarker for lung cancer prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».