Identification of susceptibility loci for colorectal cancer in a genome-wide meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
To identify common variants influencing colorectal cancer (CRC) risk, we performed a meta-analysis of five genome-wide association studies, comprising 5626 cases and 7817 controls of European descent. We conducted replication of top ranked single nucleotide polymorphisms (SNPs) in additional series totalling 14 037 cases and 15 937 controls, identifying a new CRC risk locus at 10q24.2 [rs1035209; odds ratio (OR) = 1.13, P = 4.54 × 10(-11)]. We also performed meta-analysis of our studies, with previously published data, of several recently purported CRC risk loci. We failed to find convincing evidence for a previously reported genome-wide association at rs11903757 (2q32.3). Of the three additional loci for which evidence of an association in Europeans has been previously described we failed to show an association between rs59336 (12q24.21) and CRC risk. However, for the other two SNPs, our analyses demonstrated new, formally significant associations with CRC. These are rs3217810 intronic in CCND2 (12p13.32; OR = 1.19, P = 2.16 × 10(-10)) and rs10911251 near LAMC1 (1q25.3; OR = 1.09, P = 1.75 × 10(-8)). Additionally, we found some evidence to support a relationship between, rs647161, rs2423297 and rs10774214 and CRC risk originally identified in East Asians in our European datasets. Our findings provide further insights into the genetic and biological basis of inherited genetic susceptibility to CRC.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».