CXC motif chemokine receptor 4 gene polymorphism and cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous epidemiological studies have reported the relationship between CXC motif chemokine receptor 4 (CXCR4) synonymous polymorphism (rs2228014), and risk of cancer, but the results remained conflicting and controversial. Therefore, this study was devised to evaluate the genetic effects of the rs2228014 polymorphism on cancer risk in a large meta-analysis. METHODS: The computer-based databases (EMBASE, Web of Science, and PubMed) were searched for all relevant studies evaluating rs2228014 and susceptibility to cancer. In the analysis, pooled odds ratios (ORs) with its corresponding 95% confidence intervals (CIs) were calculated in 5 genetic models to assess the genetic risk. Egger regression and Begg funnel plots test were conducted to appraise the publication bias. RESULTS: Data on rs2228014 polymorphism and overall cancer risk were available for 3684 cancer patients and 5114 healthy controls participating in 11 studies. Overall, a significantly increased risk of cancer was associated with rs2228014 polymorphism in homozygote model (OR = 2.01, 95% CI: 1.22-3.33) and in recessive model (OR = 1.97, 95% CI: 1.23-3.16). When stratified by ethnicity, the results were positive only in Asian populations (heterozygote model: OR = 1.36, 95% CI: 1.13-1.65; homozygote model: OR = 2.43, 95% CI: 1.21-4.91; dominant model: OR = 1.47, 95% CI: 1.13-1.90; recessive model: OR = 2.25, 95% CI: 1.13-4.48; and allele model: OR = 1.48, 95% CI: 1.10-1.99). Besides, in the subgroup analysis by source of control, the result was significant only in population-based control (homozygote model: OR = 2.39, 95% CI: 1.06-5.40; recessive model: pooled OR = 2.24, 95% CI: 1.02-4.96). CONCLUSION: In general, our results first indicated that the rs2228014 polymorphism in CXCR4 gene is correlated with an increased risk of cancer, especially among Asian ethnicity. Large, well-designed epidemiological studies are required to verify the current findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».