Novel Breast Cancer Susceptibility Locus at 9q31.2: Results of a Genome-Wide Association Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genome-wide association studies have identified several common genetic variants associated with breast cancer risk. It is likely, however, that a substantial proportion of such loci have not yet been discovered. METHODS: We compared 296,114 tagging single-nucleotide polymorphisms in 1694 breast cancer case subjects (92% with two primary cancers or at least two affected first-degree relatives) and 2365 control subjects, with validation in three independent series totaling 11,880 case subjects and 12,487 control subjects. Odds ratios (ORs) and associated 95% confidence intervals (CIs) in each stage and all stages combined were calculated using unconditional logistic regression. Heterogeneity was evaluated with Cochran Q and I(2) statistics. All statistical tests were two-sided. RESULTS: We identified a novel risk locus for breast cancer at 9q31.2 (rs865686: OR = 0.89, 95% CI = 0.85 to 0.92, P = 1.75 × 10(-10)). This single-nucleotide polymorphism maps to a gene desert, the nearest genes being Kruppel-like factor 4 (KLF4, 636 kb centromeric), RAD23 homolog B (RAD23B, 794 kb centromeric), and actin-like 7A (ACTL7A, 736 kb telomeric). We also identified two variants (rs3734805 and rs9383938) mapping to 6q25.1 estrogen receptor 1 (ESR1), which were associated with breast cancer in subjects of northern European ancestry (rs3734805: OR = 1.19, 95% CI = 1.11 to 1.27, P = 1.35 × 10(-7); rs9383938: OR = 1.18, 95% CI = 1.11 to 1.26, P = 1.41 × 10(-7)). A variant mapping to 10q26.13, approximately 300 kb telomeric to the established risk locus within the second intron of FGFR2, was also associated with breast cancer risk, although not at genome-wide statistical significance (rs10510102: OR = 1.12, 95% CI = 1.07 to 1.17, P = 1.58 × 10(-6)). CONCLUSIONS: These findings provide further evidence on the role of genetic variation in the etiology of breast cancer. Fine mapping will be needed to identify causal variants and to determine their functional effects.
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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 | 0,001 |
| 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 ».