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Enregistrement W2095983229 · doi:10.1002/gepi.21921

Epithelial‐Mesenchymal Transition (EMT) Gene Variants and Epithelial Ovarian Cancer (EOC) Risk

2015· article· en· W2095983229 sur OpenAlexafffund
Ernest K. Amankwah, Hui‐Yi Lin, Jonathan P. Tyrer, Kate Lawrenson, Joe Dennis, Ganna Chornokur, Katja K.H. Aben, Hoda Anton‐Culver, Natalia Antonenkova, Fiona Bruinsma, Elisa V. Bandera, Yukie T. Bean, Matthias W. Beckmann, Maria Bisogna, Line Bjørge, Natalia Bogdanova, Louise A. Brinton, Angela Brooks‐Wilson, Clareann H. Bunker, Ralf Bützow, Ian Campbell, Karen Carty, Zhihua Chen, Y. Ann Chen, Jenny Chang‐Claude, Linda S. Cook, Daniel W. Cramer, Julie M. Cunningham, Cezary Cybulski, Agnieszka Dansonka‐Mieszkowska, Andreas du Bois, Evelyn Despierre, Ed Dicks, Jennifer A. Doherty, Thilo Dörk, Matthias Dürst, Douglas F. Easton, Robert P. Edwards, Arif B. Ekici, Peter A. Fasching, Brooke L. Fridley, Yu‐Tang Gao, Aleksandra Gentry‐Maharaj, Graham G. Giles, Rosalind Glasspool, Marc T. Goodman, Jacek Gronwald, Patricia Harrington, Philipp Harter, Hanis Nazihah Hasmad, Alexander Hein, Florian Heitz, Michelle A.T. Hildebrandt, Peter Hillemanns, Claus Høgdall, Estrid Høgdall, Satoyo Hosono, Edwin S. Iversen, Anna Jakubowska, Allan Jensen, Bu‐Tian Ji, Beth Y. Karlan, Heather Jim, Melissa Kellar, Lambertus A. Kiemeney, Camilla Krakstad, Susanne K. Kjær, Jolanta Kupryjańczyk, Diether Lambrechts, Sandrina Lambrechts, Nhu D. Le, Alice W. Lee, Shashi Lele, Arto Leminen, Jenny Lester, Douglas A. Levine, Dong Liang, Boon Kiong Lim, Jolanta Lissowska, Karen Lu, Jan Lubiński, Lene Lundvall, Leon F.A.G. Massuger, Keitaro Matsuo, Valerie McGuire, Iain A. McNeish, Usha Menon, Roger L. Milne, Francesmary Modugno, Kirsten B. Moysich, Roberta B. Ness, Heli Nevanlinna, Ursula Eilber, Kunle Odunsi, Sara H. Olson, Irene Orlow, Sandra Oršulić, Rachel Palmieri Weber, James Paul, Celeste Leigh Pearce, Tanja Pejović, Liisa M. Pelttari, Jennifer Permuth‐Wey, Malcolm C. Pike, Elizabeth M. Poole, Harvey A. Risch, Barry P. Rosen, Mary Anne Rossing, Joseph H. Rothstein, Anja Rudolph, Ingo B. Runnebaum, Iwona K. Rzepecka, Helga B. Salvesen, Eva Schernhammer, Ira Schwaab, Xiao‐Ou Shu, Yurii B. Shvetsov, Nadeem Siddiqui, Weiva Sieh, Honglin Song, Melissa C. Southey, Beata Śpiewankiewicz, Lara Sucheston‐Campbell, Soo‐Hwang Teo, Kathryn L. Terry, Pamela J. Thompson, Lotte Thomsen, Ingvild L. Tangen, Shelley S. Tworoger, Anne M. van Altena, Robert A. Vierkant, Ignace Vergote, Christine Walsh, Shan Wang‐Gohrke, Nicolas Wentzensen, Alice S. Whittemore, Kristine G. Wicklund, Lynne R. Wilkens, Anna H. Wu, Xifeng Wu, Yin Ling Woo, Hannah Yang, Wei Zheng, Argyrios Ziogas, Linda E. Kelemen, Andrew Berchuck, Joellen M. Schildkraut, Susan J. Ramus, Ellen L. Goode, Álvaro N.A. Monteiro, Simon A. Gayther, Steven A. Narod, Paul D.P. Pharoah, Thomas A. Sellers, Catherine M. Phelan

Notice bibliographique

RevueGenetic Epidemiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensWomen's College HospitalCanada's Michael Smith Genome Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreBC Cancer AgencySimon Fraser UniversityUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilNational Cancer InstituteCancer Research UKFrancis Crick InstituteOvarian Cancer Research Fund
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismBiologyEpithelial–mesenchymal transitionOncologyOdds ratioMetastasisOvarian cancerInternal medicineCancerGeneGenotypeMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epithelial-mesenchymal transition (EMT) is a process whereby epithelial cells assume mesenchymal characteristics to facilitate cancer metastasis. However, EMT also contributes to the initiation and development of primary tumors. Prior studies that explored the hypothesis that EMT gene variants contribute to epithelial ovarian carcinoma (EOC) risk have been based on small sample sizes and none have sought replication in an independent population. We screened 15,816 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in 296 genes in a discovery phase using data from a genome-wide association study of EOC among women of European ancestry (1,947 cases and 2,009 controls) and identified 793 variants in 278 EMT-related genes that were nominally (P < 0.05) associated with invasive EOC. These SNPs were then genotyped in a larger study of 14,525 invasive-cancer patients and 23,447 controls. A P-value <0.05 and a false discovery rate (FDR) <0.2 were considered statistically significant. In the larger dataset, GPC6/GPC5 rs17702471 was associated with the endometrioid subtype among Caucasians (odds ratio (OR) = 1.16, 95% CI = 1.07-1.25, P = 0.0003, FDR = 0.19), whereas F8 rs7053448 (OR = 1.69, 95% CI = 1.27-2.24, P = 0.0003, FDR = 0.12), F8 rs7058826 (OR = 1.69, 95% CI = 1.27-2.24, P = 0.0003, FDR = 0.12), and CAPN13 rs1983383 (OR = 0.79, 95% CI = 0.69-0.90, P = 0.0005, FDR = 0.12) were associated with combined invasive EOC among Asians. In silico functional analyses revealed that GPC6/GPC5 rs17702471 coincided with DNA regulatory elements. These results suggest that EMT gene variants do not appear to play a significant role in the susceptibility to EOC.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations28
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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