Interaction of methylenetetrahydrofolate reductase genotype and smoking habit in Taiwanese lung cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The aim of this study was to evaluate the association and interaction of genotypic polymorphisms in methylenetetrahydrofolate reductase (MTHFR) and environmental factors with lung cancer in Taiwan. Two well-known polymorphic variants of MTHFR, C677T (rs1801133) and A1298C (rs1801131), were analyzed in association with lung cancer susceptibility, and discussed their joint effects with individual habits on lung cancer risk. PATIENTS AND METHODS: In total, 358 patients with lung cancer and 716 healthy controls recruited from the China Medical Hospital in central Taiwan were genotyped. RESULTS: The MTHFR C677T genotype, but not the A1298C, was differently distributed between the lung cancer and control groups. The T allele of MTHFR C677T was significantly more frequently found in controls than in cancer patients. As for A1298C polymorphism, there was no difference in distribution between the lung cancer and control groups. Gene interactions with smoking were significant for MTHFR C677T polymorphism. The MTHFR C677T CT and TT genotypes in association with smoking conferred a decreased risk of 0.706 (95% confidence interval=0.531-0.939) for lung cancer. CONCLUSION: Our results provide the first evidence that the C allele of MTHFR C677T may be associated with the development of lung cancer and may be a novel useful marker for primary prevention and anticancer intervention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».