Promoter Methylation of E-Cadherin, p16, and RAR-β<sub>2</sub>Genes in Breast Tumors and Dietary Intake of Nutrients Important in One-Carbon Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant DNA methylation plays a critical role in carcinogenesis, and the availability of dietary factors involved in 1-carbon metabolism may contribute to aberrant DNA methylation. We investigated the association of intake of folate, vitamins B(2), B(6), B(12), and methionine with promoter methylation of E-cadherin, p16, and RAR-β(2) genes in archived tumor tissues from incident, primary breast cancer cases in a population-based case-control study. Real-time methylation-specific PCR was performed on 803 paraffin-embedded samples; usual dietary intake was queried from a food frequency questionnaire. Unconditional logistic regression was used to derive adjusted odds ratios and 95% confidence intervals for likelihood of promoter methylation for high compared to low intake of those 1-carbon nutrients. Overall, in case-case comparisons, dietary intakes of folate, vitamins B(2), B(6), B(12), and methionine were not associated with likelihood of promoter methylation of E- cadherin, p16, and RAR-β(2) for all cases combined or within strata defined by menopausal status and estrogen receptor status in this study. This finding, however, does not exclude the possibility that intake of such nutrients might have the ability to modulate promoter methylation in normal or premalignant (dysplastic) breast tissue.
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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 ».