<scp><i>TERT</i></scp> gene harbors multiple variants associated with pancreatic cancer susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
A small number of common susceptibility loci have been identified for pancreatic cancer, one of which is marked by rs401681 in the TERT-CLPTM1L gene region on chromosome 5p15.33. Because this region is characterized by low linkage disequilibrium, we sought to identify whether additional single nucleotide polymorphisms (SNPs) could be related to pancreatic cancer risk, independently of rs401681. We performed an in-depth analysis of genetic variability of the telomerase reverse transcriptase (TERT) and the telomerase RNA component (TERC) genes, in 5,550 subjects with pancreatic cancer and 7,585 controls from the PANcreatic Disease ReseArch (PANDoRA) and the PanScan consortia. We identified a significant association between a variant in TERT and pancreatic cancer risk (rs2853677, odds ratio = 0.85; 95% confidence interval = 0.80-0.90, p = 8.3 × 10(-8)). Additional analysis adjusting rs2853677 for rs401681 indicated that the two SNPs are independently associated with pancreatic cancer risk, as suggested by the low linkage disequilibrium between them (r(2) = 0.07, D' = 0.28). Three additional SNPs in TERT reached statistical significance after correction for multiple testing: rs2736100 (p = 3.0 × 10(-5) ), rs4583925 (p = 4.0 × 10(-5) ) and rs2735948 (p = 5.0 × 10(-5) ). In conclusion, we confirmed that the TERT locus is associated with pancreatic cancer risk, possibly through several independent variants.
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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 | 0,001 |
| 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 ».