Association of apolipoprotein E polymorphisms and dietary factors in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
ApoE single nucleotide polymorphisms (SNPs) Cys112Arg (Epsilon-4), and Arg158Cys (Epsilon-2) have been implicated in cardiovascular and Alzheimer's disease, but their role in colorectal cancer (CRC) has not been extensively studied. We investigated whether ApoE polymorphisms alone or in combination with dietary factors selectively contribute to mismatch-repair (MMR) proficient (microsatellite stable/low or MSS/L) vs deficient (microsatellite unstable or MSI-H) CRCs. We carried out a case-control study with 906 CRC cases and 911 unaffected controls to examine the associations between ApoE polymorphisms and dietary factors and assessed their contribution to MSS/L and MSI-H CRCs. We used unconditional logistic regression to evaluate the associations between ApoE SNPs, tumour MSI status, and dietary factors after adjusting for age and sex. All statistical tests were two-sided. No significant differences in ApoE genotype frequencies were observed between CRC cases and unaffected controls. We observed that increased dietary intake of total fat, saturated fat, cholesterol, and red meat was significantly associated with CRC. Among non-ApoE4 carriers, 2-4 and >4 red meat servings/week were associated with developing MSS/L CRC (OR=1.51, 95% CI 1.10-2.07 and OR=1.80, 95% CI 1.30-2.48, respectively), whereas among ApoE4 allele carriers, four or more red meat servings/week were associated with MSI-H CRC (OR=4.62, 95% CI 1.20-17.77) when compared with the controls. ApoE isoforms modulate the risk of MSI-H and MSS/L CRCs among high red meat consumers.
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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 ».