Meat-related mutagen exposure, xenobiotic metabolizing gene polymorphisms and the risk of advanced colorectal adenoma and cancer
Notice bibliographique
Résumé
Meat mutagens, including heterocyclic amines (HCAs), polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and N-nitroso compounds (NOCs), may be involved in colorectal carcinogenesis depending on their activation or detoxification by phase I and II xenobiotic metabolizing enzymes (XME). Using unconditional logistic regression to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI), we examined the intake of five meat mutagens and >300 single nucleotide polymorphisms (SNPs) in 18 XME genes in relation to advanced colorectal adenoma (1205 cases and 1387 controls) and colorectal cancer (370 cases and 401 controls) within the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screening Trial. Dietary intake of meat mutagens was assessed using a food frequency questionnaire with a detailed meat-cooking module. An interaction was observed between 2-amino-3,8-dimethylimidazo[4,5-f]quinoxaline (MeIQx) intake and the NAT1 polymorphism rs6586714 in the adenoma study (P(interaction) = 0.001). Among individuals carrying a GG genotype, high MeIQx intake was associated with a 43% increased risk of adenoma (95% CI 1.11-1.85, P(trend) = 0.07), whereas the reverse was observed among carriers of the A variant (OR = 0.50, 95% CI 0.30-0.84, P(trend) = 0.01). In addition, we observed some suggestive (P < 0.05) modifying effects for SNPs in other XME genes (UGT1A, CYP2E1, EPHX1, AHR and GSTM3), but these were not significant after adjustment for multiple testing. This large and comprehensive study of XME genes, meat mutagens and the risk of colorectal tumours found that a NAT1 polymorphism modified the association between MeIQx intake and colorectal adenoma risk.
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 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 ».