Vitamin D Intake Is Negatively Associated with Promoter Methylation of the Wnt Antagonist Gene<i>DKK1</i>in a Large Group of Colorectal Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Diet and lifestyle influence colorectal cancer (CRC) risk but the molecular events that mediate these effects are poorly characterized. Several dietary and lifestyle factors can modulate DNA methylation suggesting that they may influence CRC risk through epigenetic regulation of cancer-related genes. The Wnt regulatory genes DKK1 and Wnt5a are important contributors to colonic carcinogenesis and are often silenced by promoter hypermethylation in CRC; however, the dietary contributions to these events have not been explored. To investigate the link between dietary/lifestyle factors and epigenetic regulation of these Wnt signaling genes, we assessed promoter methylation of these genes in a large cohort of Canadian CRC patients from Ontario (n = 549) and Newfoundland (n = 443) and examined associations to dietary/lifestyle factors implicated in CRC risk and/or DNA methylation including intake of vitamins, fats, cholesterol, fiber, and alcohol as well as body mass index (BMI), and smoking status. Several factors were associated with methylation status including alcohol intake, BMI, and cigarette smoking. Most significantly, however, dietary vitamin D intake was strongly negatively associated with DKK1 methylation in Newfoundland (P = 0.001) and a similar trend was observed in Ontario. These results suggest that vitamin D and other dietary/lifestyle factors may alter CRC risk by mediating extracellular Wnt inhibition.
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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 ».