Pituitary Growth Hormone and Growth Hormone–Releasing Hormone Receptor Genes and Associations with Mammographic Measures and Serum Growth Hormone
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mammographic density is a strong risk factor for breast cancer that is heritable and associated with blood levels of growth hormone and insulin-like growth factor-I (IGF-I). We tested single nucleotide polymorphisms (SNP) in pituitary growth hormone (GH1) and growth hormone-releasing hormone receptor (GHRHR) genes for an association with mammographic density, hormones of the growth hormone/IGF-I axis, and anthropometric variables. METHODS: Mammograms from 348 women were measured using a computer-assisted method, blood collected, and DNA extracted. The SNPs genotyped were GH1 -57G>T, GH1 -75G >A, and GHRHR A57T. ANOVA and covariance were used to examine associations, adjusted for age, body mass index, ethnicity, and menopausal status, between each SNP and three measures of the mammogram: percent density, total dense area, and total nondense area. Similarly, the SNPs were tested for associations with serum growth hormone, IGF-I, IGFBP3, prolactin, and anthropometric variables. RESULTS: GH1 -57G >T and GH1 -75G >A were both associated with percent density and total nondense area. GH1 -57T homozygotes had 5.2 more mean adjusted percent density than other subjects combined (P = 0.03) and 16.2 cm(2) (14.6%) less nondense area (P = 0.01). GH1 -75A homozygotes had 3.4 more percent density than subjects with at least one G allele (P = 0.04) and also had 32% higher serum growth hormone levels (P = 0.02). CONCLUSION: We have found associations between mammographic density and two SNPs in the pituitary growth hormone gene, one of them also associated with serum growth hormone levels. These findings suggest that the GH1 gene may also influence breast cancer risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».