Lung cancer susceptibility and genetic polymorphisms of Exo1 gene in Taiwan.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the association between the polymorphisms of the Exo1 gene and the risk of lung cancer in central Taiwan. PATIENTS AND METHODS: In this hospital-based study, the association of Exol A-1419G (rs3754093), C-908G (rs10802996), A238G (rs1776177), C498T (rs1635517), K589E (rs1047840), G670E (rs1776148), C723R (rs1635498), L757P (rs9350) and C3114T (rs851797) polymorphisms with lung cancer risk in a central Taiwanese population was investigated. In total, 358 patients with lung cancer and 358 age- and gender-matched healthy controls recruited from the China Medical Hospital in central Taiwan were genotyped. RESULTS: A significantly different distribution was found in the frequency of the Exo1 K589E genotype, but not the other genotypes, between the lung cancer and control groups. The A allele Exo1 K589E conferred a significantly (p = 0.0097) increased risk of lung cancer. As for the rest of the polymorphisms, there was no difference in distribution between the lung cancer and control groups. Gene environment interactions with smoking were significant for Exo1 K589E polymorphism. The Exo1 K589E AG and AA genotype in association with smoking conferred an increased risk of 1.7208 (95% confidence interval = 1.2188-2.4295) for lung cancer. CONCLUSION: Our results provide the first evidence that the A allele of Exo1 K589E may be associated with the development of lung cancer and may be a novel useful marker for primary prevention and anticancer intervention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».