The joint effect of hOGG1 single nucleotide polymorphism and smoking habit on lung cancer in Taiwan.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the association and interaction among human 8-oxoguanine DNA glycosylase 1 (hOGG1) genotypic polymorphism, smoking status and lung cancer risk in Taiwan. MATERIALS AND METHODS: The gene for hOGG1 was analyzed via polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) in 358 patients with lung cancer and 716 healthy controls recruited from the China Medical Hospital. RESULTS: The hOGG1 codon 326 genotypes were not differently distributed between the lung cancer and control groups (p=0.0809). However, the C allele of hOGG1 codon 326 was significantly (p=0.0198) more frequently found in controls than in cancer patients. We further analyzed the joint effect of genetics and smoking on lung cancer risk and found an interaction between hOGG1 codon 326 genotypes and smoking status. The hOGG1 codon 326 C allele-bearing genotypes were significantly associated with lung cancer risk only in the smoker group (p=0.0132), but not in the non-smoker group (p=0.06588). CONCLUSION: Our results provide evidence that the C allele of hOGG1 codon 326 may have a joint effect with smoking on the development of lung 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».