Abstract 2214: Genome-wide gene-diabetes and gene-obesity interaction scan in the pancreatic cancer case control consortium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Pancreatic cancer is a highly lethal malignancy due to late diagnosis and aggressiveness of the tumor. Characterization of high-risk populations for monitoring, intervention and early detection remains challenging. Obesity and diabetes are potentially modifiable contributors to pancreatic cancer. Genetic factors modifying the risk of obesity- and diabetes-induced pancreatic cancer have previously not been fully investigated at the genome-wide level. Hypothesis There are potential genetic factors modifying the associations between obesity/diabetes and pancreatic cancer. Methods Integrating genotype with risk factor data from a GWAS for the Pancreatic Cancer Case Control Consortium, we performed a genome-wide gene-environment interaction (G x E) scan for 457,688 SNPs in a discovery study of 2,028 cases and 2,109 controls using state-of-the-art methods including case-only (CO), case-control (CC), Empirical Hierarchical Bayes (EHB), Empirical-Bayes test (EB) and three 2-step approaches (DG2, EG2, DGEG2). Results We detected a genome-wide significant (P < 1.09 x 10-7 ) interaction of diabetes with rs13061928 (in CNTN4) in CO (P = 8.8 x 10-8 ), which was independent of diabetes in control group (P = 0.08). The minor allele was in a synergism with diabetes on the cancer risk: diabetics carrying GA/AA genotype had a 3.39-fold (95% CI: 2.47-4.65) increased disease risk compared with non-diabetics carrying GG genotype. Consistently, the SNP-diabetes interaction had a high ranking statistic in EHB (No.1) and high p-value ranks for EG2 and DGEG2 methods (No.1, P= 5.44 x 10-5). Conclusions These observations, once validated/confirmed, may help define at-risk subpopulation and initiate targeted intervention and prevention of pancreatic cancer. Genome-wide G x E analysis requires larger sample size than genetic main effects scan; combining the CO method with alternative methods may be the optimal scheme for genome-wide G x E analysis. Citation Format: Hongwei Tang, Eric J. Duell, Harvey A. Risch Risch, Sara H. Olson, H. Bas Bueno-de-Mesquita, Steven Gallinger, Elizabeth A. Holly, Gloria M. Petersen, Paige M. Bracci, Robert R. McWilliams, Mazda Jenab, Elio Riboli, Anne Tjønneland, Marie Christine Boutron-Ruault, Rudolf Kaaks, Dimitrios Trichopoulos, Salvatore Panico, Malin Sund, Petra H. M Peeters, Kay-Tee Khaw, Christopher I Amos, Donghui Li, Peng Wei. Genome-wide gene-diabetes and gene-obesity interaction scan in the pancreatic cancer case control consortium. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 2214. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-2214
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».