Association of <i>MDM2</i> SNP309, Age of Onset, and Gender in Cutaneous Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In certain cancers, MDM2 SNP309 has been associated with early tumor onset in women. In melanoma, incidence rates are higher in women than in men among individuals less than 40 years of age, but among those older than 50 years of age, melanoma is more frequent in men than in women. To investigate this difference, we examined the association among MDM2 SNP309, age at diagnosis, and gender among melanoma patients. EXPERIMENTAL DESIGN: Prospectively enrolled melanoma patients (N = 227) were evaluated for MDM2 SNP309 and the related polymorphism, p53 Arg72Pro. DNA was isolated from patient blood samples, and genotypes were analyzed by PCR-restriction fragment length polymorphism. Associations among MDM2 SNP309, p53 Arg72Pro, age at diagnosis, and clinicopathologic features of melanoma were analyzed. RESULTS: The median age at diagnosis was 13 years earlier among women with a SNP309 GG genotype (46 years) compared with women with TG+TT genotypes (59 years; P = 0.19). Analyses using age dichotomized at each decade indicated that women with a GG genotype had significantly higher risks of being diagnosed with melanoma at ages <50 years compared with women >or=50 years, but not when the comparison was made between women <60 and >or=60 years. At ages <50 years, women with a GG genotype had a 3.89 times greater chance of being diagnosed compared with women with TG+TT genotypes (P = 0.01). Similar observations were not seen among men. CONCLUSIONS: Our data suggest that MDM2 may play an important role in the development of melanoma in women. The MDM2 SNP309 genotype may help identify women at risk of developing melanoma at a young age.
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 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 ».