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Enregistrement W2034013771 · doi:10.1111/pcmr.12215

<i><scp>MITF</scp></i>E318K's effect on melanoma risk independent of, but modified by, other risk factors

2014· article· en· W2034013771 sur OpenAlexaff
Marianne Berwick, Jamie MacArthur, Irene Orlow, Peter A. Kanetsky, Colin B. Begg, Li Luo, Anne S. Reiner, Ajay Sharma, Bruce K. Armstrong, Anne Kricker, Anne Ε. Cust, Loraine D. Marrett, Stephen B. Gruber, Hoda Anton‐Culver, Roberto Zanetti, Stefano Rosso, Richard P. Gallagher, Terence Dwyer, Alison Venn, Klaus J. Busam, Lynn From, Kirsten A. White, Nancy E. Thomas

Notice bibliographique

RevuePigment Cell & Melanoma Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCWomen's College HospitalBC Cancer AgencyBC Cancer FoundationCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésMicrophthalmia-associated transcription factorMelanomaMedicineOncologyCancer researchInternal medicineBiologyGeneticsTranscription factorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rare germline variant in the microphthalmia-associated transcription factor (MITF) gene, E318K, has been reported as associated with melanoma. We confirmed its independent association with melanoma [odds ratio (OR) 1.7, 95% confidence interval (CI) = 1.1, 2.7, P = 0.03]; adjusted for age, sex, center, age × sex interaction, pigmentation characteristics, family history of melanoma, and nevus density). In stratified analyses, carriage of MITF E318K was associated with melanoma more strongly in people with dark hair than fair hair (P for interaction, 0.03) and in those with no moles than some or many moles (P for interaction, <0.01). There was no evidence of interaction between MC1R 'red hair variants' and MITF E318K. Moreover, risk of melanoma among carriers with 'low risk' phenotypes was as great or greater than among those with 'at risk' phenotypes with few exceptions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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