Crosstalk Between the <i>FGFR2</i> and <i>TP53</i> Genes in Breast Cancer: Data from an Association Study and Epistatic Interaction Analysis
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the potential for gene-gene interaction effects in sporadic breast cancer (BC) risk, we studied combinations of the fibroblast growth factor receptor 2 (FGFR2) rs1219648 and tumor protein 53 (TP53) rs1042522, rs1625895, and rs17878362 polymorphisms in BC patients (n=388) and healthy persons (n=275). In addition to a single-locus effect manifested by the association of FGFR2 rs1219648 and TP53 rs1042522 polymorphisms with high BC risk, depending on menopause status (0.001<p<0.05), we showed a highly significant cooperation between the examined polymorphisms in FGFR2 and TP53 in the determination of susceptibility to the disease. Indeed, we found that combinations of FGFR2 minor and TP53 major genotypes were associated with a high risk of BC, particularly in the postmenopausal period (0.01<p<0.05). In contrast, combinations of the FGFR2 and TP53 major genotypes had a protective effect against BC, especially in premenopausal women (0.001<p<0.01). Of note, all observations were estrogen receptor (ER) dependent. The significant crosstalk between FGFR2 and TP53 polymorphisms was also confirmed by multifactor dimensionality reduction and ordered combinatorial partitioning approaches (0.001<p<0.05). Taken together, data from the present study demonstrate the age- and ER-specific interplay between TP53 and FGFR2 in BC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».