A Genome-wide Association Study of Early-Onset Breast Cancer Identifies <i>PFKM</i> as a Novel Breast Cancer Gene and Supports a Common Genetic Spectrum for Breast Cancer at Any Age
Notice bibliographique
Résumé
Early-onset breast cancer (EOBC) causes substantial loss of life and productivity, creating a major burden among women worldwide. We analyzed 1,265,548 Hapmap3 single-nucleotide polymorphisms (SNP) among a discovery set of 3,523 EOBC incident cases and 2,702 population control women ages ≤ 51 years. The SNPs with smallest P values were examined in a replication set of 3,470 EOBC cases and 5,475 control women. We also tested EOBC association with 19,684 genes by annotating each gene with putative functional SNPs, and then combining their P values to obtain a gene-based P value. We examined the gene with smallest P value for replication in 1,145 breast cancer cases and 1,142 control women. The combined discovery and replication sets identified 72 new SNPs associated with EOBC (P < 4 × 10(-8)) located in six genomic regions previously reported to contain SNPs associated largely with later-onset breast cancer (LOBC). SNP rs2229882 and 10 other SNPs on chromosome 5q11.2 remained associated (P < 6 × 10(-4)) after adjustment for the strongest published SNPs in the region. Thirty-two of the 82 currently known LOBC SNPs were associated with EOBC (P < 0.05). Low power is likely responsible for the remaining 50 unassociated known LOBC SNPs. The gene-based analysis identified an association between breast cancer and the phosphofructokinase-muscle (PFKM) gene on chromosome 12q13.11 that met the genome-wide gene-based threshold of 2.5 × 10(-6). In conclusion, EOBC and LOBC seem to have similar genetic etiologies; the 5q11.2 region may contain multiple distinct breast cancer loci; and the PFKM gene region is worthy of further investigation. These findings should enhance our understanding of the etiology of breast cancer.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».