MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1994315871 · doi:10.1359/jbmr.060902

CYP1A1: Ethnic and Population Differences in Allelic Frequencies and Interpretation of Bone Biology Studies

2006· letter· en· W1994315871 sur OpenAlexaffabout
Sylvie Giroux, Latifa Elfassihi, François Rousseau

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2006
Typeletter
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital Saint-François d'Assise
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllele frequencyAlleleGenotypeOsteoporosisGeneticsBreast cancerPopulationInternal medicineDemographyMedicineBiologyOncologyEndocrinologyCancerGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: We read with great interest the report by Napoli et al.(1 published in JBMR. In this report, the authors noted that women carrying an A allele for the C4887A polymorphism of the CYP1A1 gene had increased estrogen metabolism and that this was associated with increased bone resorption and a lower femoral BMD. They concluded that the C4887A polymorphism of the CYP1A1 gene might represent a genetic risk factor for osteoporosis. In our opinion, this finding may have been confounded by erroneous classification of women based on their genotype or the result of a strong bias in the sampled women. Indeed, the high allelic frequency of the rare allele observed in their small sample of women (n =156) is intriguing. They report a frequency close to 10% in white women. This is much higher than what was previously reported; Cascorbi et al.(2) reported a frequency of 2.95% in a group of 880 unrelated German individuals, and Zhang et al.(3 reported a frequency of 4.5% among 406 controls in a case/controls breast cancer study among white women in Connecticut. We also analyzed the CYP1A1 gene in our large sample of white pre- and postmenopausal women for two polymorphisms, C4887A and A4889G, and no association with BMD measures was observed. Furthermore, among 1791 unrelated French-Canadian women genotyped for C4887A, we found a 3.5% allelic frequency in agreement with the expected Hardy-Weinberg distribution (1668 CC, 121 CA, and 2 AA). The 95% confidence limits of this frequency are 0.0289–0.0411. In our sample, genotyping was performed by allele-specific PCR followed by SybrGreen detection of amplicons. To validate the genotype, a second reaction was performed among 540 samples with primers designed in the other direction (other DNA strand) taking into account polymorphisms other than the one analyzed (three known polymorphisms are very close to C4887A). In this analysis, we obtained 99.7% concordance between the two reactions; the two discordant samples were analyzed a third time in duplicate to obtain a final result. To obtain a population sample with characteristics similar to that of Napoli et al.,(1) we extracted from our 1791 women those at menopause, not taking hormone therapy, and not currently smoking. This generated a subsample of 191 women. No difference was observed in BMD at the spine or femoral neck between women grouped as CC and women carrying an A allele; no AA individual was observed (Table 1). In this subgroup, the allelic frequency was 3.4%, with 95% confidence limits of 0.0157–0.0524. Power calculations could not be performed because the authors did not provide data on the distribution of dependent variables. The authors mentioned that 26 women in this study were participants in a previous related study in which they measured estrogen metabolite and BMD. No description of these women and how they were chosen was provided, so we cannot eliminate the possibility of a bias introduced at this level. Although a higher rate of estrogen catabolism and consequently lower free estradiol might indeed correlate with lower BMD, we doubt that this is caused by this single CYP1A1 gene polymorphism in the general population. Furthermore, to our knowledge, no functional effect has been reported for this polymorphism in CYP1A1 gene.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,365
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Bone and Mineral ResearchMême sujetPharmacogenetics and Drug MetabolismTravaux en français237 207