Meta-analysis of genome-wide association data identifies four new susceptibility loci for colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Richard Houlston and colleagues identify four new susceptibility loci for colorectal cancer through a meta-analysis of genome-wide association data, followed by replication testing in a large collection of independent samples. The study brings to ten the number of confirmed loci harboring low-penetrance risk alleles for this common malignancy. Genome-wide association (GWA) studies have identified multiple loci at which common variants modestly influence the risk of developing colorectal cancer (CRC). To enhance power to identify additional loci with similar effect sizes, we conducted a meta-analysis of two GWA studies, comprising 13,315 individuals genotyped for 38,710 common tagging SNPs. We undertook replication testing in up to eight independent case-control series comprising 27,418 subjects. We identified four previously unreported CRC risk loci at 14q22.2 (rs4444235, BMP4; P = 8.1 × 10−10), 16q22.1 (rs9929218, CDH1; P = 1.2 × 10−8), 19q13.1 (rs10411210, RHPN2; P = 4.6 × 10−9) and 20p12.3 (rs961253; P = 2.0 × 10−10). These findings underscore the value of large sample series for discovery and follow-up of genetic variants contributing to the etiology of CRC.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».