A comprehensive examination of breast cancer risk loci in African American women
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association studies have identified 73 breast cancer risk variants mainly in European populations. Given considerable differences in linkage disequilibrium structure between populations of European and African ancestry, the known risk variants may not be informative for risk in African ancestry populations. In a previous fine-mapping investigation of 19 breast cancer loci, we were able to identify SNPs in four regions that better captured risk associations in African American women. In this study of breast cancer in African American women (3016 cases, 2745 controls), we tested an additional 54 novel breast cancer risk variants. Thirty-eight variants (70%) were found to have an association with breast cancer in the same direction as previously reported, with eight (15%) replicating at P < 0.05. Through fine-mapping, in three regions (1q32, 3p24, 10q25), we identified variants that better captured associations with overall breast cancer or estrogen receptor positive disease. We also observed suggestive associations with variants (at P < 5 × 10(-6)) in three separate regions (6q25, 14q13, 22q12) that may represent novel risk variants. Directional consistency of association observed for ∼65-70% of currently known genetic variants for breast cancer in women of African ancestry implies a shared functional common variant at most loci. To validate and enhance the spectrum of alleles that define associations at the known breast cancer risk loci, as well as genome-wide, will require even larger collaborative efforts in women of African ancestry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».