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Enregistrement W2135800416 · doi:10.1186/s13058-015-0625-9

A comprehensive evaluation of interaction between genetic variants and use of menopausal hormone therapy on mammographic density

2015· review· en· W2135800416 sur OpenAlexafffund
Anja Rudolph, Peter A. Fasching, Sabine Behrens, Ursula Eilber, Manjeet K. Bolla, Qin Wang, Deborah J. Thompson, Kamila Czene, Judith S. Brand, Jingmei Li, Christopher G. Scott, V. Shane Pankratz, Kathleen R. Brandt, Emily Hallberg, Janet E. Olson, Adam Lee, Matthias W. Beckmann, Arif B. Ekici, Lothar Haeberle, Gertraud Maskarinec, Loı̈c Le Marchand, Fredrick R. Schumacher, Roger L. Milne, Julia A. Knight, Carmel Apicella, Melissa C. Southey, Miroslav Kapuscinski, John L. Hopper, Irene L. Andrulis, Graham G. Giles, Christopher A. Haiman, Kay‐Tee Khaw, Robert Luben, Per Hall, Paul D.P. Pharoah, Fergus J. Couch, Douglas F. Easton, Isabel dos‐Santos‐Silva, Celine M. Vachon, Jenny Chang‐Claude

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteSeventh Framework ProgrammeCancer Council VictoriaCanadian Institutes of Health ResearchAgency for Science, Technology and ResearchBreast Cancer Research FoundationBritish Heart FoundationNational Health and Medical Research CouncilAcademy of Medical SciencesUniversity of Southern CaliforniaCancer Research UKUniversity of MelbourneFrancis Crick InstituteMinisterio de Economía y CompetitividadVicHealthNational Institutes of HealthDavid F. and Margaret T. Grohne Family FoundationGénome QuébecMedical Research CouncilDepartment of Health and Social CareMcGill UniversityOvarian Cancer Research FundNational Institute for Health and Care ResearchMayo ClinicStroke AssociationSusan G. Komen for the Cure
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismBreast cancerMAMMOGRAPHIC DENSITYSNPConfoundingOncologyMedicineGenome-wide association studyGenetic associationMammographyInternal medicineCancerBioinformaticsBiologyGeneticsGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Mammographic density is an established breast cancer risk factor with a strong genetic component and can be increased in women using menopausal hormone therapy (MHT). Here, we aimed to identify genetic variants that may modify the association between MHT use and mammographic density. METHODS: The study comprised 6,298 postmenopausal women from the Mayo Mammography Health Study and nine studies included in the Breast Cancer Association Consortium. We selected for evaluation 1327 single nucleotide polymorphisms (SNPs) showing the lowest P-values for interaction (P int) in a meta-analysis of genome-wide gene-environment interaction studies with MHT use on risk of breast cancer, 2541 SNPs in candidate genes (AKR1C4, CYP1A1-CYP1A2, CYP1B1, ESR2, PPARG, PRL, SULT1A1-SULT1A2 and TNF) and ten SNPs (AREG-rs10034692, PRDM6-rs186749, ESR1-rs12665607, ZNF365-rs10995190, 8p11.23-rs7816345, LSP1-rs3817198, IGF1-rs703556, 12q24-rs1265507, TMEM184B-rs7289126, and SGSM3-rs17001868) associated with mammographic density in genome-wide studies. We used multiple linear regression models adjusted for potential confounders to evaluate interactions between SNPs and current use of MHT on mammographic density. RESULTS: No significant interactions were identified after adjustment for multiple testing. The strongest SNP-MHT interaction (unadjusted P int <0.0004) was observed with rs9358531 6.5kb 5' of PRL. Furthermore, three SNPs in PLCG2 that had previously been shown to modify the association of MHT use with breast cancer risk were found to modify also the association of MHT use with mammographic density (unadjusted P int <0.002), but solely among cases (unadjusted P int SNP×MHT×case-status <0.02). CONCLUSIONS: The study identified potential interactions on mammographic density between current use of MHT and SNPs near PRL and in PLCG2, which require confirmation. Given the moderate size of the interactions observed, larger studies are needed to identify genetic modifiers of the association of MHT use with mammographic density.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,370
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,122 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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