A large germline deletion in the Chek2 kinase gene is associated with an increased risk of prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Germline mutations in the Chek2 kinase gene (CHEK2) have been associated with a range of cancer types. Recently, a large deletion of exons 9 and 10 of CHEK2 was identified in several unrelated patients with breast cancer of Czech or Slovak origin. The geographical and ethnic extent of this founder allele has not yet been determined. PARTICIPANTS AND METHODS: We assayed for the presence of this deletion, and of three other CHEK2 founder mutations, in 1864 patients with prostate cancer and 5496 controls from Poland. RESULTS: The deletion was detected in 24 of 5496 (0.4%) controls from the general population, and is the most common CHEK2 truncating founder allele in Polish patients. The deletion was identified in 15 of 1864 (0.8%) men with unselected prostate cancer (OR 1.9; 95% CI 0.97 to 3.5; p = 0.09) and in 4 of 249 men with familial prostate cancer (OR 3.7; 95% CI 1.3 to 10.8; p = 0.03). These ORs were similar to those associated with the other truncating mutations (IVS2+1G-->A, 1100delC). CONCLUSION: A large deletion of exons 9 and 10 of CHEK2 confers an increased risk of prostate cancer in Polish men. The del5395 founder deletion might be present in other Slavic populations, including Ukraine, Belarus, Russia, Baltic and Balkan countries. It will be of interest to see to what extent this deletion is responsible for the burden of prostate cancer in other populations.
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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 | 0,001 | 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 ».