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Enregistrement W2519527699 · doi:10.1016/j.ajhg.2016.07.017

Evidence that the 5p12 Variant rs10941679 Confers Susceptibility to Estrogen-Receptor-Positive Breast Cancer through FGF10 and MRPS30 Regulation

2016· article· en· W2519527699 sur OpenAlexaff
Maya Ghoussaini, Juliet D. French, Kyriaki Michailidou, Silje Nord, Jonathan Beesley, Sander Canisus, Kristine M. Hillman, Susanne Kaufmann, Haran Sivakumaran, Mahdi Moradi Marjaneh, Jason S. Lee, Joe Dennis, Manjeet K. Bolla, Ed Dicks, Roger L. Milne, John L. Hopper, Melissa C. Southey, Marjanka K. Schmidt, Annegien Broeks, Kenneth Muir, Artitaya Lophatananon, Peter A. Fasching, Matthias W. Beckmann, Olivia Fletcher, Nichola Johnson, Elinor J. Sawyer, Ian Tomlinson, Barbara Burwinkel, Frederik Marmé, Pascal Guénel, Thérèse Truong, Stig E. Bojesen, Henrik Flyger, Javier Benı́tez, Anna González‐Neira, M. Rosario Alonso, Guillermo Pita, Susan L. Neuhausen, Hoda Anton‐Culver, Hermann Brenner, Volker Arndt, Alfons Meindl, Rita K. Schmutzler, Hiltrud Brauch, Ute Hamann, Daniel C. Tessier, Daniel Vincent, Heli Nevanlinna, Sofia Khan, Keitaro Matsuo, Hidemi Ito, Thilo Dörk, Natalia Bogdanova, Annika Lindblom, Sara Margolin, Veli‐Matti Kosma, Anna H. Wu, David Van Den Berg, Diether Lambrechts, Giuseppe Floris, Jenny Chang‐Claude, Anja Rudolph, Paolo Radice, Monica Barile, Fergus J. Couch, Emily Hallberg, Graham G. Giles, Christopher A. Haiman, Loı̈c Le Marchand, Mark S. Goldberg, Soo‐Hwang Teo, Cheng Har Yip, Anne‐Lise Børresen‐Dale, Wei Zheng, Qiuyin Cai, Robert Winqvist, Katri Pylkäs, Irene L. Andrulis, Peter Devilee, Rob A.�E.�M. Tollenaar, Montserrat García‐Closas, Jonine D. Figueroa, Per Hall, Kamila Czene, Judith S. Brand, Hatef Darabi, Mikael Eriksson, Maartje J. Hooning, Linetta B. Koppert, Jingmei Li, Xiao‐Ou Shu, Ying Zheng, Angela Cox, Simon S. Cross, Mitul Shah, Valerie Rhenius, Ji‐Yeob Choi, Daehee Kang, Mikael Hartman, Kee Seng Chia, Maria Kabisch, Diana Torres, Craig Luccarini, Don Conroy, Anna Jakubowska, Jan Lubiński, Suleeporn Sangrajrang, Paul Brennan, Curtis Olswold, Susan Slager, Chen‐Yang Shen, Ming‐Feng Hou, Anthony J. Swerdlow, Minouk J. Schoemaker, Jacques Simard, Paul D.P. Pharoah, Vessela Kristensen, Georgia Chenevix‐Trench, Douglas F. Easton, Alison M. Dunning, Stacey L. Edwards

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Human Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalMcGill UniversityRoyal Victoria HospitalUniversity of TorontoMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchNational Cancer InstituteCancer Research UKFrancis Crick InstituteWorld Health Organization
Mots-clésBreast cancerEstrogen receptorSingle-nucleotide polymorphismAlleleGenome-wide association studySNPEstrogen receptor alphaLocus (genetics)BiologyCancerInternal medicineGeneticsOncologyMedicineGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide association studies (GWASs) have revealed increased breast cancer risk associated with multiple genetic variants at 5p12. Here, we report the fine mapping of this locus using data from 104,660 subjects from 50 case-control studies in the Breast Cancer Association Consortium (BCAC). With data for 3,365 genotyped and imputed SNPs across a 1 Mb region (positions 44,394,495–45,364,167; NCBI build 37), we found evidence for at least three independent signals: the strongest signal, consisting of a single SNP rs10941679, was associated with risk of estrogen-receptor-positive (ER + ) breast cancer (per- g allele OR ER + = 1.15; 95% CI 1.13–1.18; p=8.35 × 10 −30 ). After adjustment for rs10941679, we detected signal 2, consisting of 38 SNPs more strongly associated with ER-negative (ER − ) breast cancer (lead SNP rs6864776: per- a allele OR ER − = 1.10; 95% CI 1.05–1.14; p conditional=1.44 × 10 −12 ), and a single signal 3 SNP (rs200229088: per- t allele OR ER + = 1.12; 95% CI 1.09–1.15; p conditional = 1.12 × 10 −05 ). Expression quantitative trait locus analysis in normal breast tissues and breast tumors showed that the g (risk) allele of rs10941679 was associated with increased expression of FGF10 and MRPS30 . Functional assays demonstrated that SNP rs10941679 maps to an enhancer element that physically interacts with the FGF10 and MRPS30 promoter regions in breast cancer cell lines. FGF10 is an oncogene that binds to FGFR2 and is overexpressed in ∼10% of human breast cancers, whereas MRPS30 plays a key role in apoptosis. These data suggest that the strongest signal of association at 5p12 is mediated through coordinated activation of FGF10 and MRPS30 , two candidate genes for breast cancer pathogenesis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations81
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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