Genotype–Environment Interactions in Microsatellite Stable/Microsatellite Instability-Low Colorectal Cancer: Results from a Genome-Wide Association Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genome-wide association studies (GWAS) have led to the identification of a number of common susceptibility loci for colorectal cancer (CRC); however, none of these GWAS have considered gene-environment (G × E) interactions. Therefore, it is unclear whether current hits are modified by environmental exposures or whether there are additional hits whose effects are dependent on environmental exposures. METHODS: We conducted a systematic search for G × E interactions using genome wide data from the Colon Cancer Family Registry that included 1,191 cases of microsatellite stable (MSS) or microsatellite instability-low (MSI-L) CRC and 999 controls genotyped using either the Illumina Human1M or Human1M-Duo BeadChip. We tested for interactions between genotypes and 14 environmental factors using 3 methods: a traditional case-control test, a case-only test, and the recently proposed 2-step method by Murcray and colleagues. All potentially significant findings were replicated in the ARCTIC Study. RESULTS: No G × E interactions were identified that reached genome-wide significance by any of the 3 methods. When analyzing previously reported susceptibility loci, 7 significant G × E interactions were found at a 5% significance level. We investigated these 7 interactions in an independent sample and none of the interactions were replicated. CONCLUSIONS: Identifying G × E interactions will present challenges in a GWAS setting. Our power calculations illustrate the need for larger sample sizes; however, as CRC is a heterogeneous disease, a tradeoff between increasing sample size and heterogeneity needs to be considered. IMPACT: The results from this first genome-wide analysis of G × E in CRC identify several challenges, which may be addressed by large consortium efforts.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».