Genome-Wide Diet-Gene Interaction Analyses for Risk of Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Dietary factors, including meat, fruits, vegetables and fiber, are associated with colorectal cancer; however, there is limited information as to whether these dietary factors interact with genetic variants to modify risk of colorectal cancer. We tested interactions between these dietary factors and approximately 2.7 million genetic variants for colorectal cancer risk among 9,287 cases and 9,117 controls from ten studies. We used logistic regression to investigate multiplicative gene-diet interactions, as well as our recently developed Cocktail method that involves a screening step based on marginal associations and gene-diet correlations and a testing step for multiplicative interactions, while correcting for multiple testing using weighted hypothesis testing. Per quartile increment in the intake of red and processed meat were associated with statistically significant increased risks of colorectal cancer and vegetable, fruit and fiber intake with lower risks. From the case-control analysis, we detected a significant interaction between rs4143094 (10p14/near GATA3) and processed meat consumption (OR = 1.17; p = 8.7E-09), which was consistently observed across studies (p heterogeneity = 0.78). The risk of colorectal cancer associated with processed meat was increased among individuals with the rs4143094-TG and -TT genotypes (OR = 1.20 and OR = 1.39, respectively) and null among those with the GG genotype (OR = 1.03). Our results identify a novel gene-diet interaction with processed meat for colorectal cancer, highlighting that diet may modify the effect of genetic variants on disease risk, which may have important implications for prevention.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».