A large-scale meta-analysis to refine colorectal cancer risk estimates associated with MUTYH variants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: defective DNA repair has a causal role in hereditary colorectal cancer (CRC). Defects in the base excision repair gene MUTYH are responsible for MUTYH-associated polyposis and CRC predisposition as an autosomal recessive trait. Numerous reports have suggested MUTYH mono-allelic variants to be low penetrance risk alleles. We report a large collaborative meta-analysis to assess and refine CRC risk estimates associated with bi-allelic and mono-allelic MUTYH variants and investigate age and sex influence on risk. METHODS: MUTYH genotype data were included from 20 565 cases and 15 524 controls. Three logistic regression models were tested: a crude model; adjusted for age and sex; adjusted for age, sex and study. RESULTS: all three models produced very similar results. MUTYH bi-allelic carriers demonstrated a 28-fold increase in risk (95% confidence interval (CI): 6.95-115). Significant bi-allelic effects were also observed for G396D and Y179C/G396D compound heterozygotes and a marginal mono-allelic effect for variant Y179C (odds ratio (OR)=1.34; 95% CI: 1.00-1.80). A pooled meta-analysis of all published and unpublished datasets submitted showed bi-allelic effects for MUTYH, G396D and Y179C (OR=10.8, 95% CI: 5.02-23.2; OR=6.47, 95% CI: 2.33-18.0; OR=3.35, 95% CI: 1.14-9.89) and marginal mono-allelic effect for variants MUTYH (OR=1.16, 95% CI: 1.00-1.34) and Y179C alone (OR=1.34, 95% CI: 1.01-1.77). CONCLUSIONS: overall, this large study refines estimates of disease risk associated with mono-allelic and bi-allelic MUTYH carriers.
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.
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 | 0,040 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».