Evaluation of breast cancer susceptibility loci on 2q35, 3p24, 17q23 and FGFR2 genes in Taiwanese women with breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Breast cancer is the most common cancer in women. In recent years, mounting evidence has identified the possibility that 2q35, 3p24, 17q23 and fibroblast growth factor receptor 2 (FGFR2) may be genetic susceptibility loci for breast cancer. This study aimed to evaluate the association of four polymorphic genotypes in these loci with breast cancer in Taiwanese women. PATIENTS AND METHODS: Eighty-eight patients with breast cancer and 70 controls without breast cancer were selected. Polymorphic variants of 2q35-rs13387042, 3p24-rs4973768, 17q23-rs650490 and FGFR2-rs2981578 were analyzed to test for their association with breast cancer susceptibility. The 2q35, 17q23 and FGFR2 polymorphisms were detected using polymerase chain reaction (PCR)-restriction fragment length polymorphism (RFLP) and the 3p24 polymorphism was detected using an amplification-created restriction site method. RESULTS: The distribution of genotypes of 2q35 were significantly different between the breast cancer group and the control group (p=0.035), while the distributions for 3p24, 17q23, and FGFR2 did not produce statistically significant differences (p>0.05). In addition, allele A of 2q35 conferred a higher risk for breast cancer risk than allele G (odds ratio, OR=2.95, 95% confidence interval, CI=1.29-6.71, p=0.008). Furthermore, the genotypic distribution of 2q35 was not significantly different among patients with different tumor stages, or from different specimen type. CONCLUSION: The 2q35 allele A may be a potential biomarker for breast cancer risk, but further confirmation is required to determine its role in breast carcinogenesis. Blood samples can be used for determining the genotypes for 2q35-rs13387042 in patients for risk of breast cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».