cis-Expression QTL Analysis of Established Colorectal Cancer Risk Variants in Colon Tumors and Adjacent Normal Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association studies (GWAS) have identified 19 risk variants associated with colorectal cancer. As most of these risk variants reside outside the coding regions of genes, we conducted cis-expression quantitative trait loci (cis-eQTL) analyses to investigate possible regulatory functions on the expression of neighboring genes. Forty microsatellite stable and CpG island methylator phenotype-negative colorectal tumors and paired adjacent normal colon tissues were used for genome-wide SNP and gene expression profiling. We found that three risk variants (rs10795668, rs4444235 and rs9929218, using near perfect proxies rs706771, rs11623717 and rs2059252, respectively) were significantly associated (FDR q-value ≤0.05) with expression levels of nearby genes (<2 Mb up- or down-stream). We observed an association between the low colorectal cancer risk allele (A) for rs10795668 at 10p14 and increased expression of ATP5C1 (q = 0.024) and between the colorectal cancer high risk allele (C) for rs4444235 at 14q22.2 and increased expression of DLGAP5 (q = 0.041), both in tumor samples. The colorectal cancer low risk allele (A) for rs9929218 at 16q22.1 was associated with a significant decrease in expression of both NOL3 (q = 0.017) and DDX28 (q = 0.046) in the adjacent normal colon tissue samples. Of the four genes, DLGAP5 and NOL3 have been previously reported to play a role in colon carcinogenesis and ATP5C1 and DDX28 are mitochondrial proteins involved in cellular metabolism and division, respectively. The combination of GWAS findings, prior functional studies, and the cis-eQTL analyses described here suggest putative functional activities for three of the colorectal cancer GWAS identified risk loci as regulating the expression of neighboring genes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».