MSH2 −118T>C and MSH6 −159C>T promoter polymorphisms and the risk of colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
The most important indicator of colorectal cancer (CRC) risk is the presence of family history of the disease. Inherited genetic changes, such as single nucleotide polymorphisms, in key candidate genes may contribute to CRC risk. We investigated whether promoter polymorphisms in DNA mismatch repair (MMR) genes MSH2 and MSH6 are associated with the risk of CRC. We genotyped 929 CRC patients and 1098 control subjects from Ontario, and 467 patients and 344 controls from Newfoundland and Labrador, for two promoter polymorphisms in the MMR genes MSH2 and MSH6 using the fluorogenic 5' nuclease assay. We used unconditional logistic regression to evaluate the association between each polymorphism and CRC after adjusting for age and sex. The associations between polymorphisms and tumor clinicopathological features were evaluated with a Pearson's chi-squared test or Fisher's exact test. All statistical tests were two sided. We observed strong associations between the MSH2 -118T>C polymorphism and family history of CRC based on the Amsterdam criteria I (P = 0.005) and Amsterdam criteria I and II (P = 0.036) among cases from Ontario. This association was especially evident among female CRC patients in Ontario (for Amsterdam criteria I, and I and II combined, P = 0.003 and P = 0.0001, respectively). The MSH2 -118T>C polymorphism was associated with strong family history of CRC in Ontario patients.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».