Genetic Variation in the Chromosome 17q23 Amplicon and Breast Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gene amplification leading to overexpression is a common event in breast tumors that is linked to tumor development and progression. The 17q23 region is amplified in >40% of breast tumors and contains several candidate oncogenes. Because common genetic variation in several oncogenes has been associated with cancer risk, we assessed the relevance of common variants in the 17q23 candidate oncogenes to breast cancer. METHODS: We investigated 60 polymorphisms in the TUBD1, SEPT4, PRKCA, TBX2, TBX4, TEX14, TLK2, YPEL2, and PPM1E genes from this amplicon for association with breast cancer risk among 798 Caucasian breast cancer cases and 843 unaffected Caucasian controls from the Mayo Clinic. RESULTS: Eight polymorphisms in PRKCA, TBX4, TLK2, and YPEL2 displayed significant dose-response associations with breast cancer risk (P(trend) < 0.05). Of these, PRKCA rs7342847 and TLK2 rs2245092 and rs733025 were also associated with hormone receptor-positive breast cancer: PRKCA rs7342847 (odds ratio, 0.7; 95% confidence interval, 0.6-0.9; P(trend) = 0.002) and TLK2 rs733025 and rs2245092 (both: odds ratio, 0.8; 95% confidence interval, 0.7-1.0; P(trend) = 0.03). Interactions between SEPT4 rs758377 and TEX14 rs302864 (P(interaction) = 0.0003) and between TLK2 rs733025 and YPEL2 rs16943468 (P(interaction) = 0.05) for risk of breast cancer were also observed. CONCLUSION: These findings suggest that single polymorphisms and combinations of polymorphisms within candidate oncogenes from the 17q23 amplicon may influence risk of breast cancer overall and possibly specific molecular subtypes of breast tumors. The findings are discussed within the context of the results from two independent data sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».