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Enregistrement W2101178567 · doi:10.5732/cjc.010.10609

Nasopharyngeal carcinoma as a paradigm of cancer genetics

2011· editorial· en· W2101178567 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueChinese Journal of Cancer · 2011
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNasopharyngeal carcinomaMongoloidChinaPopulationIncidence (geometry)Human migrationBiological dispersalDemographyPacific islandersGeographyEthnologyMedicineHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unusual incidence patterns for nasopharyngeal carcinoma (NPC) in China, Northeast India, Arctic Inuit, Peninsular and island Southeast Asia, Polynesian Islanders, and North Africans indicate a role for NPC risk genes in Chinese, Chinese-related, and not-obviously Chinese-related populations. Renewed interest in NPC genetic risk has been stimulated by a hypothesis that NPC population patterns originated in Bai-Yue / pre-Austronesian-speaking aborigines and were dispersed during the last glacial maximum by Sundaland submersion. Five articles in this issue of the Chinese Journal of Cancer, first presented at a meeting on genetic aspects of NPC [National Cancer Center of Singapore (NCCS), February 20-21, 2010], are directed towards incidence patterns, to early detection of affected individuals within risk populations, and to the application of genetic technology advances to understanding the nature of high risk. Turnbull presents a general framework for understanding population migrations that underlie NPC and similar complex diseases, including other viral cancers. Trejaut et al. apply genetic markers to detail migration from East Asia through Taiwan to the populating of Island Polynesia. Migration dispersal in a westward direction took mongoloid peoples to modern day Northeast India adjacent to Western China (Xinjiang). NPC incidence in mongoloid Nagas ranks amongst the highest in the world, whereas elsewhere in India NPC is uncommon. Cao et al. detail incidence patterns in Southeast China that have occurred over recent decades. Finally, Ji et al. describe the utility of Epstein-Barr virus serostatus in early NPC detection. While genetic risk factors still remain largely unknown, human leukocyte antigen (HLA) genes have been a focus of attention since the discovery of an HLA association with NPC in 1973 and, two years later, that NPC susceptibility in highest-risk Cantonese involved the co-occurrence of multi-HLA locus combinations of HLA genes as chromosome combinations, or haplotypes (e.g. HLA-A2-B46), whereas in relatively lower-risk non-Cantonese Chinese (Hokkiens, Teochews) they appeared to act independently, a strength of association reflecting the 30-50-fold difference in incidence between highest risk Cantonese and lowest-risk Indians. The prototypic haplotype HLA-A2-B46 extends over megabases. An upstream DNA segment (near HLA-DPA1), has close similarity to Gorilla, with no obvious homology to Chimpanzee in current databases, suggesting that a reticulate model of primate evolution may be more appropriate than simple phylogeny. The DNA variation level in this segment is high enough for it to be a hominin remnant. HLA-B46 arose in mongoloids and remains largely limited to Chinese so the question arises as to whether the hominin candidate segment indicates an eastward trek of Homo neanderthalensis or the survival of much earlier Homo erectus? In 2011 sequencing technologies have finally caught up with the requirement to separate parental haplotypes. Recently achieved chromosome separation for whole genome di-haploid genetic and epigenetic analysis of parental inheritance in single individuals will reveal interacting patterns of multi-locus haplotypes as humans move in and through successive environments, thus providing definitive information on the genetic affinities between extant populations, and of the migrations that have led to the global distribution of modern Homo. The challenge can now be met of seeking HLA-associated locations both within and outside the HLA complex on each of the pair of chromosomes. More broadly, for every disease, genetic risk detection will require resolution of the diploid genome as a di-haplome. In the context of NPC, HLA genetic risk complete autosomal di-haplomic sequencing will enable testing of the Wee unitary origin hypothesis of NPC risk even among populations with no apparent mongoloid affinity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,313 · 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