Abstract 3742: Gene-environment Interactions in esophageal adenocarcinoma risk: A case-only analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The incidence of esophageal adenocarcinoma (EA) has increased approximately 500% in Western countries over the last four decades. The rapidly increasing incidence and sporadically development feature of EA suggest that gene-environment (G-E) interactions dominate the etiology. However, how G-E contributes to EA carcinogenesis is still poorly understood. We used a case-only approach to test the effect of G-E interactions in the occurrence of EA. 1330 functional and/or tagging SNPs selected from 354 cancer-associated genes were genotyped in 335 Caucasian EA cases. G-E (gastroesophageal reflux symptoms, GERD; BMI; and smoking) interactions were assessed by a two-step approach. First, we applied random forest (RF) to screen for important SNPs that had main effects as well as interaction effects. Second, we used case-only logistic regression (LR) models to estimate the G-E interaction effect, adjusting for covariates and false-discovery rate (FDR). RF analyses identified three sets of SNPs (94 SNPs-GERD, 38 SNPs-smoking, and 44 SNPs-BMI, respectively) that had the highest importance scores and lowest classification error rates. Further case-only LR analysis revealed that multiple interaction markers were significantly associated with EA risk: GERD*rs2237051 of EGF(OR = 1.39, P = 3.50E-07), GERD*rs2440 of XRCC5 (OR = 1,80, P = 0.0008), GERD*rs2237051*rs2440 (OR = 1.85, P = 0.004), smoking*rs10842514 of KRAS (OR = 0.85, P = 0.012), BMI*rs2305742 of IL12RB1 (OR = 0.84, P = 0.003), BMI*rs11568820 of VDR (OR = 0.97, P = 0.0005), BMI*rs11244142 of ABL1 (OR = 1.47, P = 2.09E-05), BMI*rs2800975 of XPA*rs743572 of CYP17A (OR = 3.62, P = 0.0009), and BMI*rs11244142*rs20547 of IL13 (OR = 1.89, P = 0.023). These results indicate that genetic variability may contribute to EA development through interactions with environmental factors. Our data also suggest that G-E interactions may be G- and E-specific in modulating the risk of EA. Supported by grants: NIH grants CA92824, CA74386, CA90578, and CA119650); Flight Attendant Medical Research Institute (FAMRI) grant 062459_YCSA; the Kevin Jackson Memorial Fund and Alan Brown Chair of Molecular Genomics. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 3742. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-3742
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».