Genetic associations with sporadic neuroendocrine tumor risk
Notice bibliographique
Résumé
Genetic risk factors for sporadic neuroendocrine tumors (NET) are poorly understood. We tested risk associations in patients with sporadic NET and non-cancer controls, using a custom array containing 1536 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in 355 candidate genes. We identified 18 SNPs associated with NET risk at a P-value <0.01 in a discovery set of 261 cases and 319 controls. Two of these SNPs were found to be significantly associated with NET risk in an independent replication set of 235 cases and 113 controls, at a P value ≤0.05. An SNP in interleukin 12A (IL12A rs2243123), a gene implicated in inflammatory response, replicated with an adjusted odds ratio (95% confidence interval) (aOR) = 1.47 (1.03, 2.11) P-trend = 0.04. A second SNP in defender against cell death, (DAD1 rs8005354), a gene that modulates apoptosis, replicated at aOR = 1.43 (1.02, 2.02) P-trend = 0.04. Consistent with our observations, a pathway analysis, performed in the discovery set, suggested that genetic variation in inflammatory pathways or apoptosis pathways is associated with NET risk. Our findings support further investigation of the potential role of IL12A and DAD1 in the etiology of NET.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».