Inherited Variants in Mitochondrial Biogenesis Genes May Influence Epithelial Ovarian Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mitochondria contribute to oxidative stress, a phenomenon implicated in ovarian carcinogenesis. We hypothesized that inherited variants in mitochondrial-related genes influence epithelial ovarian cancer (EOC) susceptibility. METHODS: Through a multicenter study of 1,815 Caucasian EOC cases and 1,900 controls, we investigated associations between EOC risk and 128 single nucleotide polymorphisms (SNPs) from 22 genes/regions within the mitochondrial genome (mtDNA) and 2,839 nuclear-encoded SNPs localized to 138 genes involved in mitochondrial biogenesis (BIO, n = 35), steroid hormone metabolism (HOR, n = 13), and oxidative phosphorylation (OXP, n = 90) pathways. Unconditional logistic regression was used to estimate OR and 95% CI between genotype and case status. Overall significance of each gene and pathway was evaluated by using Fisher's method to combine SNP-level evidence. At the SNP level, we investigated whether lifetime ovulation, hormone replacement therapy (HRT), and cigarette smoking were confounders or modifiers of associations. RESULTS: Interindividual variation involving BIO was most strongly associated with EOC risk (empirical P = 0.050), especially for NRF1, MTERF, PPARGC1A, ESRRA, and CAMK2D. Several SNP-level associations strengthened after adjustment for nongenetic factors, particularly for MTERF. Statistical interactions with cigarette smoking and HRT use were observed with MTERF and CAMK2D SNPs, respectively. Overall variation within mtDNA, HOR, and OXP was not statistically significant (empirical P > 0.10). CONCLUSION: We provide novel evidence to suggest that variants in mitochondrial biogenesis genes may influence EOC susceptibility. IMPACT: A deeper understanding of the complex mechanisms implicated in mitochondrial biogenesis and oxidative stress may aid in developing strategies to reduce morbidity and mortality from EOC.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».