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Enregistrement W2079732146 · doi:10.1371/journal.pone.0113513

Examining the Polymorphisms in the Hypoxia Pathway Genes in Relation to Outcome in Colorectal Cancer

2014· article· en· W2079732146 sur OpenAlexafffund
Asan Meera Sahib Haja Mohideen, Angela Hyde, Jessica Squires, Jing Wang, Elizabeth Dicks, Ban Younghusband, Patrick S. Parfrey, Roger Green, Sevtap Savas

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésColorectal cancerSingle-nucleotide polymorphismHIF1AOncologyMedicineInternal medicineProportional hazards modelBioinformaticsGeneticsBiologyCancerGeneGenotypeAngiogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Colorectal cancer is a common malignancy. Identification of genetic prognostic markers may help prognostic estimations in colorectal cancer. Genes that regulate response to hypoxia and other genes that are regulated under the hypoxic conditions have been shown to play roles in cancer progression. In this study, we hypothesized that genetic variations in the hypoxia pathway genes were associated with the risk of outcome in colorectal cancer patients. METHODS: This study was performed in two phases. In the first phase, 49 SNPs from six hypoxia pathway genes (HIF1A, HIF1B, HIF2A, LOX, MIF and CXCL12) in 272 colorectal cancer patients were analyzed. In the second phase, 77 SNPs from seven hypoxia pathway genes (HIF1A, HIF1B, HIF2A, HIF2B, HIF3A, LOX and CXCL12) were analyzed in an additional cohort of 535 patients. Kaplan Meier, Cox univariate and multivariable regression analyses were performed to analyze the relationship between the SNPs and overall survival (OS), disease free survival (DFS) or disease specific survival (DSS). Since this was a hypothesis-generating study, no correction for multiple testing was applied. RESULTS: In phase I, one SNP (HIF2A rs11125070) was found to be associated with DFS in multivariable analysis; yet association of a proxy polymorphism (HIF2A rs4953342) was not detected in the phase II patient cohort. In phase II, associations of two SNPs (HIF2A rs4953352 and HIF2B rs12593988) were significant in both OS and DFS multivariable analyses. However, association of HIF2A rs4953352 was not replicated in the phase I cohort using a proxy SNP (HIF2A rs6706003). CONCLUSION: Overall, our study did not find a convincing evidence of association of the investigated polymorphisms with the disease outcomes in colorectal cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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