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Enregistrement W2321531220 · doi:10.31768/2312-8852.2016.38(1):57-59

miR-608 rs4919510 C>G POLYMORPHISM DECREASED THE RISK OF BREAST CANCER IN AN IRANIAN SUBPOPULATION

2016· article· en· W2321531220 sur OpenAlexaff
Mohammad Hashemi, Sara Sanaei, Mahnaz Rezaei, Gholamreza Bahari, Seyed Mehdi Hashemi, Mohammad Ali Mashhadi, Mohsen Taheri, Saeid Ghavami

Notice bibliographique

RevueExperimental Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenotypeGenotypingOdds ratioBreast cancermicroRNAConfidence intervalOncogeneAlleleRestriction fragment length polymorphismSingle-nucleotide polymorphismOncologyInternal medicineBiologyCase-control studyGeneMedicineGeneticsMolecular biologyCancerCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: MicroRNAs (miRNAs) are small noncoding RNAs that function as oncogene or tumor suppressors. The single nucleotide polymorphisms in miRNAs potentially can alter miRNA-binding sites on target genes as well as affecting miRNAs expression. The present study aimed to evaluate the impact of miR-608 rs4919510 C>G variant on breast cancer (BC) risk. MATERIALS AND METHODS: This case-control study conducted on 160 women with BC and 192 age-matched healthy women. Genotyping of miR-608 rs4919510 was done using polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) method. RESULTS: Our findings showed that GC genotype significantly decreased the risk of BC (odds ratio (OR) = 0.49, 95% confidence interval (CI) 0.28-0.88, p = 0.018) compared to CC genotype. Furthermore the G allele decreased the risk of BC (OR = 0.53, 95%CI 0.30-0.92, p = 0.024). No significant association was found between miR-609 genotypes and clinicopathological characteristics of BC patients (p >0.05). CONCLUSION: Our findings indicate that miR-608 polymorphism might be associated with decreased risk of BC in an Iranian subpopulation. Further large-scale studies with different ethnicities are needed to verify our findings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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