Germline TP53 Variants and Susceptibility to Osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
The etiologic contribution of germline genetic variation to sporadic osteosarcoma is not well understood. Osteosarcoma is a sentinel cancer of Li-Fraumeni syndrome (LFS), in which approximately 70% of families meeting the classic criteria have germline TP53 mutations. We sequenced TP53 exons in 765 osteosarcoma cases. Data were analyzed with χ(2) tests, logistic regression, and Cox proportional hazards regression models. We observed a high frequency of young osteosarcoma cases (age <30 years) carrying a known LFS- or likely LFS-associated mutation (3.8%) or rare exonic variant (5.7%) with an overall frequency of 9.5%, compared with none in case patients age 30 years and older (P < .001). This high TP53 mutation prevalence in young osteosarcoma cases is statistically significantly greater than the previously reported prevalence of 3% (P = .0024). We identified a novel association between a TP53 rare variant and metastasis at diagnosis of osteosarcoma (rs1800372, odds ratio = 4.27, 95% confidence interval = 1.2 to 15.5, P = .026). Genetic susceptibility to young onset osteosarcoma is distinct from older adult onset osteosarcoma, with a high frequency of LFS-associated and rare exonic TP53 variants.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».