Multiple Novel Prostate Cancer Predisposition Loci Confirmed by an International Study: The PRACTICAL Consortium
Notice bibliographique
Résumé
A recent genome-wide association study found that genetic variants on chromosomes 3, 6, 7, 10, 11, 19 and X were associated with prostate cancer risk. We evaluated the most significant single-nucleotide polymorphisms (SNP) in these loci using a worldwide consortium of 13 groups (PRACTICAL). Blood DNA from 7,370 prostate cancer cases and 5,742 male controls was analyzed by genotyping assays. Odds ratios (OR) associated with each genotype were estimated using unconditional logistic regression. Six of the seven SNPs showed clear evidence of association with prostate cancer (P = 0.0007-P = 10(-17)). For each of these six SNPs, the estimated per-allele OR was similar to those previously reported and ranged from 1.12 to 1.29. One SNP on 3p12 (rs2660753) showed a weaker association than previously reported [per-allele OR, 1.08 (95% confidence interval, 1.00-1.16; P = 0.06) versus 1.18 (95% confidence interval, 1.06-1.31)]. The combined risks associated with each pair of SNPs were consistent with a multiplicative risk model. Under this model, and in combination with previously reported SNPs on 8q and 17q, these loci explain 16% of the familial risk of the disease, and men in the top 10% of the risk distribution have a 2.1-fold increased risk relative to general population rates. This study provides strong confirmation of these susceptibility loci in multiple populations and shows that they make an important contribution to prostate cancer risk prediction.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».