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Enregistrement W1982282601 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-1649

Abstract 1649: Genome-wide association study of copy number variations in serous epithelial ovarian cancer susceptibility

2012· article· en· W1982282601 sur OpenAlexaff
Ya-Yu Tsai, Álvaro N.A. Monteiro, Catherine M. Phelan, Edwin S. Iversen, Brooke L. Fridley, Y. Ann Chen, Zhihua Chen, Jenny Permuth‐Wey, Heather Jim, Robert A. Vierkant, Julie M. Cunningham, Jill S. Barnholtz‐Sloan, Avery August, Rebecca Sutphen, Steven A. Narod, Harvey A. Risch, Joellen M. Schildkraut, Ellen L. Goode, David Fenstermacher, Thomas A. Sellers

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensCoalition for Research in Women's Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopy-number variationGenome-wide association studyBiologyOvarian cancerCopy number analysisComparative genomic hybridizationGeneticsSerous fluidCancerSingle-nucleotide polymorphismSNP arrayBreast cancerChromosomeGenomeGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract DNA copy number variations (CNVs) are a significant and ubiquitous source of human genetic variation. However, the influence of CNVs on cancer susceptibility remains poorly understood. Out of 83 genome-wide association studies (GWAS) on cancer to date, only a few studies found significant associations on germline CNVs and cancer. Here we analyzed data from our ongoing two-stage GWAS of four North American case-control studies to test the hypothesis that CNVs in germline DNA from peripheral blood lymphocytes may serve as risk factors for epithelial ovarian cancer (EOC). To reduce disease heterogeneity, we focused on the subset of cases with serous histology. The analysis was therefore based on 942 serous ovarian cancer patients and 1,682 healthy controls who were genotyped using the Illumina 610K quad array. Subjects with extreme noise and genomic waviness in log R ratio (LR) were excluded prior to segmentation; principal component analysis was performed to adjust for batch effects. CNV segmentation was performed on LR data from 22 autosomes using circular binary segmentation embedded in the Copy Number Analysis Module from Golden Helix SNP Variation Suite version 7. Copy number segment covariates were discretized based on the thresholds that signify a transition between copy number states (deletion/no deletion; duplication/no duplication) after the segmentation. Unconditional logistic regression on a log-additive model was used to evaluate the association between copy number states and serous EOC risk after adjusting for study sites. By comparing single marker copy number states at 388,958 SNPs on 22 autosomes, we observed a total of 134 SNPs significantly associated with risk of serous EOC with a p value below 10−6. Associations with deletion polymorphisms were observed on chromosomes 7, 8, 14, and 18 when controlling for false discovery rate at 1%; no duplication polymorphisms were significant. We observed a large deletion at chromosome 14 that occurred in 8.9% of cases but in only 3.9% of controls, with a p value of 5.59×10−8 (Odds Ratio (OR): 2.56, 95% confidence interval (CI): 1.82-3.60). Another common deletion on chromosome 7 occurred in 8.8% of cases and only 4.3% of controls (p=3.83×10−6; OR: 2.23, 95% CI: 1.60-3.10). Two additional regions on chromosomes 8 and 18 with deletion events less than 5% were also identified. Women who harbored the deletion on chromosome 8 were at lower risk of developing serous ovarian cancer (p=4.83×10−8; OR: 0.04, 95% CI: 0.01-0.30). Women who carried the deletion on chromosome 18 had an increased risk for serous EOC (p=9.04×10−7; OR: 7.26, 95% CI: 2.94-17.97). Further validation of these four regions using independent data sets is currently underway. In summary, this is the largest reported genome-wide study of CNVs and serous EOC risk. These preliminary results suggested that germline CNVs may play an important role in ovarian cancer susceptibility. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 1649. doi:1538-7445.AM2012-1649

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)0,003
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 seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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