<scp>G</scp>enetic variants of JNK and p38α pathways and risk of non‐small cell lung cancer in an <scp>E</scp>astern <scp>C</scp>hinese population
Notice bibliographique
Résumé
The JNK and p38α pathways play an important role in carcinogenesis. Therefore, we hypothesize that single nucleotide polymorphisms (SNPs) of genes involved in these pathways are associated with risk of lung cancer. We first selected and genotyped 11 independent SNPs of the JNK and p38α pathway-related genes in a discovery set of 1,002 non-small cell lung cancer (NSCLC) cases and 1,025 cancer-free controls of Eastern Chinese. Then, we validated those significant SNPs in a replication set of 1,333 NSCLC cases and 1,339 cancer-free controls of Eastern Chinese. Multifactor dimensionality reduction (MDR) and classification and regression tree (CART) analyses were used to identify interactions between significant SNPs and other covariates. In both discovery and replication as well as their pooled analysis, carriers of GADD45G rs8252T variant genotypes had a significantly lower risk of NSCLC (adjusted OR = 0.81 and 0.79, 95% CI = 0.72-0.92 and 0.64-0.99 and p = 0.001 and 0.040 for dominant and recessive genetic models, respectively) and carriers of MAP2K7 rs3679T variant genotypes had an increased risk of NSCLC (adjusted OR = 1.19 and 1.29, 95% CI = 1.05-1.34 and 1.09-1.54 and p = 0.005 and 0.004 for dominant and recessive genetic models, respectively). Furthermore, rs8252 variant CT/TT carriers showed significantly higher levels of GADD45G mRNA expression than CC carriers in the target tissues. We observed some evidence of interactions between rs8252 genotypes and sex in NSCLC risk. These results indicate that GADD45G rs8252 and MAP2K7 rs3679 SNPs may be susceptibility biomarkers for NSCLC in Eastern Chinese populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».