Estrogen Bioactivation, Genetic Polymorphisms, and Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Recent experimental evidence has shown that catechol estrogens can be activated through metabolism to form depurinating DNA adducts and thereby initiate cancer. Limited data are available regarding this pathway in epithelial ovarian cancer. We conducted a case-control study of 503 incident epithelial ovarian cancer cases at the Mayo Clinic in Rochester, MN, and Jacksonville, FL, and a 48-county region in North Carolina. Six hundred nine cancer-free controls were frequency matched to the cases on age, race, and residence. After an interview to obtain data on risk factors, a sample of blood was collected for DNA isolation. Subjects were genotyped for seven common single nucleotide polymorphisms in four genes involved in catechol estrogen formation (CYP1A1 and CYP1B1) or conjugation (COMT and SULT1A1). Data were analyzed using logistic regression, stratified by race, and with adjustment for design factors and potential confounders. None of the individual genotypes were significantly associated with ovarian cancer risk. However, an oligogenic model that considered the joint effects of the four candidate genes provided evidence for an association between combinations of these genes and ovarian cancer status (P = 0.015). Although preliminary, this study provides some support for the hypothesis that low-penetrance susceptibility alleles may influence risk of epithelial ovarian 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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».