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Enregistrement W1780088415 · doi:10.1371/journal.pone.0128106

Common Genetic Variation In Cellular Transport Genes and Epithelial Ovarian Cancer (EOC) Risk

2015· article· en· W1780088415 sur OpenAlexafffund
Ganna Chornokur, Hui‐Yi Lin, Jonathan P. Tyrer, Kate Lawrenson, Joe Dennis, Ernest K. Amankwah, Xiaotao Qu, Ya-Yu Tsai, Heather Jim, Zhihua Chen, Y. Ann Chen, Jennifer Permuth‐Wey, Katja K.H. Aben, Hoda Anton‐Culver, Natalia Antonenkova, Fiona Bruinsma, Elisa V. Bandera, Yukie T. Bean, Matthias W. Beckmann, Maria Bisogna, Line Bjørge, Natalia Bogdanova, Louise A. Brinton, Angela Brooks‐Wilson, Clareann H. Bunker, Ralf Bützow, Ian Campbell, Karen Carty, Jenny Chang‐Claude, Linda S. Cook, Daniel W. Cramer, Julie M. Cunningham, Cezary Cybulski, Agnieszka Dansonka‐Mieszkowska, Andreas du Bois, Evelyn Despierre, Ed Dicks, Jennifer A. Doherty, Thilo Dörk, Matthias Dürst, Douglas F. Easton, Robert P. Edwards, Arif B. Ekici, Peter A. Fasching, Brooke L. Fridley, Yu‐Tang Gao, Aleksandra Gentry‐Maharaj, Graham G. Giles, Rosalind Glasspool, Marc T. Goodman, Jacek Gronwald, Patricia Harrington, Philipp Harter, Alexander Hein, Florian Heitz, Michelle A.T. Hildebrandt, Peter Hillemanns, Claus Høgdall, Estrid Høgdall, Satoyo Hosono, Anna Jakubowska, Allan Jensen, Bu‐Tian Ji, Beth Y. Karlan, Linda E. Kelemen, Mellissa Kellar, Lambertus A. Kiemeney, Camilla Krakstad, Susanne K. Kjær, Jolanta Kupryjańczyk, Diether Lambrechts, Sandrina Lambrechts, Nhu D. Le, Alice W. Lee, Shashi Lele, Arto Leminen, Jenny Lester, Douglas A. Levine, Dong Liang, Boon Kiong Lim, Jolanta Lissowska, Karen H. Lu, Jan Lubiński, Lene Lundvall, Leon F.A.G. Massuger, Keitaro Matsuo, Valerie McGuire, Iain A. McNeish, Usha Menon, Roger L. Milne, Francesmary Modugno, Kirsten B. Moysich, Roberta B. Ness, Heli Nevanlinna, Ursula Eilber, Kunle Odunsi, Sara H. Olson, Irene Orlow, Sandra Oršulić, Rachel Palmieri Weber, James Paul, Celeste Leigh Pearce, Tanja Pejović, Liisa M. Pelttari, Malcolm C. Pike, Elizabeth M. Poole, Harvey A. Risch, Barry P. Rosen, Mary Anne Rossing, Joseph H. Rothstein, Anja Rudolph, Ingo B. Runnebaum, Iwona K. Rzepecka, Helga B. Salvesen, Eva Schernhammer, Ira Schwaab, Xiao‐Ou Shu, Yurii B. Shvetsov, Nadeem Siddiqui, Weiva Sieh, Honglin Song, Melissa C. Southey, Beata Śpiewankiewicz, Lara Sucheston, Soo‐Hwang Teo, Kathryn L. Terry, Pamela J. Thompson, Lotte Thomsen, Ingvild L. Tangen, Shelley S. Tworoger, Anne M. van Altena, Robert A. Vierkant, Ignace Vergote, Christine Walsh, Shan Wang‐Gohrke, Nicolas Wentzensen, Alice S. Whittemore, Kristine G. Wicklund, Lynne R. Wilkens, Anna H. Wu, Xifeng Wu, Yin Ling Woo, Hannah Yang, Wei Zheng, Argyrios Ziogas, Hanis Nazihah Hasmad, Andrew Berchuck, Edwin S. Iversen, Joellen M. Schildkraut, Susan J. Ramus, Ellen L. Goode, Álvaro N.A. Monteiro, Simon A. Gayther, Steven A. Narod, Paul D.P. Pharoah, Thomas A. Sellers, Catherine M. Phelan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensWomen's College HospitalCanada's Michael Smith Genome Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreBC Cancer AgencySimon Fraser UniversityUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer InstituteMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionRoswell Park Cancer InstituteQIMR Berghofer Medical Research InstitutePeter MacCallum Cancer CentreFrancis Crick InstituteOvarian Cancer Research FundNational Institutes of HealthCancer AustraliaNational Health and Medical Research CouncilCancer Research UK
Mots-clésEpithelial ovarian cancerOvarian cancerGenetic variationGeneBiologyCancerGeneticsBioinformaticsCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Defective cellular transport processes can lead to aberrant accumulation of trace elements, iron, small molecules and hormones in the cell, which in turn may promote the formation of reactive oxygen species, promoting DNA damage and aberrant expression of key regulatory cancer genes. As DNA damage and uncontrolled proliferation are hallmarks of cancer, including epithelial ovarian cancer (EOC), we hypothesized that inherited variation in the cellular transport genes contributes to EOC risk. METHODS: In total, DNA samples were obtained from 14,525 case subjects with invasive EOC and from 23,447 controls from 43 sites in the Ovarian Cancer Association Consortium (OCAC). Two hundred seventy nine SNPs, representing 131 genes, were genotyped using an Illumina Infinium iSelect BeadChip as part of the Collaborative Oncological Gene-environment Study (COGS). SNP analyses were conducted using unconditional logistic regression under a log-additive model, and the FDR q<0.2 was applied to adjust for multiple comparisons. RESULTS: The most significant evidence of an association for all invasive cancers combined and for the serous subtype was observed for SNP rs17216603 in the iron transporter gene HEPH (invasive: OR = 0.85, P = 0.00026; serous: OR = 0.81, P = 0.00020); this SNP was also associated with the borderline/low malignant potential (LMP) tumors (P = 0.021). Other genes significantly associated with EOC histological subtypes (p<0.05) included the UGT1A (endometrioid), SLC25A45 (mucinous), SLC39A11 (low malignant potential), and SERPINA7 (clear cell carcinoma). In addition, 1785 SNPs in six genes (HEPH, MGST1, SERPINA, SLC25A45, SLC39A11 and UGT1A) were imputed from the 1000 Genomes Project and examined for association with INV EOC in white-European subjects. The most significant imputed SNP was rs117729793 in SLC39A11 (per allele, OR = 2.55, 95% CI = 1.5-4.35, p = 5.66x10-4). CONCLUSION: These results, generated on a large cohort of women, revealed associations between inherited cellular transport gene variants and risk of EOC histologic subtypes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations906
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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