A Case-Control Study of TP53 R72P Polymorphism in the Breast Cancer Patients of Ethnic Kashmiri Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: TP53 R72P polymorphism has been proposed as a risk factor for breast cancer and is more likely to differ among different ethnic populations. We carried out the study to determine the role of R72P polymorphism in breast cancer patients of Kashmir, an ethnic population by PCR-RFLP. METHODS: To evaluate the role of this polymorphism in our ethnic Kashmiri population, we devised our study to study its role in breast cancer patients and healthy controls. The contribution of TP53 R72P polymorphism in 130 breast cancer patients and 220 female healthy controls was assessed using a PCR-RFLP (polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism). RESULTS: We observed that women with PP genotype have increased risk for developing breast cancer. We found Pro/Pro genotype statistically significantly associated with dwelling, lymph node metastases, histopathological grade, and menopausal status. Pro/Pro genotype in cases and controls was observed and it was found that it is significantly associated with the breast cancer. CONCLUSIONS: Our findings suggest that TP53 R72P polymorphism is a risk factor in breast cancer. Furthermore, these results suggest Pro72 allele is associated with higher risk for breast cancer patients. Women with PP genotype have increased risk for developing breast cancer.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».