Abstract 1300: Genetic predictors of gene expression associated with risk of colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To date, genome-wide association studies (GWAS) have reported common variants in over 50 loci with weak to moderate effects on CRC risk. These genetic factors in aggregate explain only a small fraction of familial risk of CRC. To aid in the discovery of novel CRC loci, we integrated large transcriptome data, including those generated in the Genotype-Tissue Expression (GTEx) Project in genetic association analyses of CRC. The computational method, PrediXcan, was used to predict transcript levels in relevant tissues and perform gene-level association tests with CRC. Prediction models were developed using whole blood transcriptomes (n=922) from the depression genes and networks (DGN), as well as colon transcriptomes (transverse n=169 and sigmoid n=124) from GTEx datasets, along with high-density genotyping data from the same subjects. Genetically determined expression levels were tested for association with CRC in 12,186 cases and 14,718 controls from GECCO-CCFR and suggestive associations (false discovery rate = 0.2) were evaluated in 7,481 cases and 17,796 controls from the Asia Colorectal Cancer Consortium (ACCC) and 22,974 cases and 14,392 controls from the Colorectal Transdisciplinary (CORECT) study. We attempted to replicate novel associations for eight genes and found statistically significant associations with CXCR1 (OR=1.21 (1.10-1.33), p-value=7.8x10-5) and CXCR2 (OR=1.24 (1.11-1.38), p-value=9.9x10- 5). We also recovered previous associations at six known GWAS loci, thereby providing additional support for putative target genes. CXCR1 and CXCR2 are therapeutic targets for the anticancer agent Reparixin, which is currently being investigated in a stage II clinical trial for triple negative breast cancer. As such, these findings provide preliminary support for new molecular targets that could potentially repurpose a putative cancer therapeutic. These findings highlight the utility integrating transcriptome data for novel discovery and biological insight of risk loci. Citation Format: Stephanie A. Bien, Xingyi Guo, Yu-Ru Su, Tabitha A. Harrison, Conghui Qu, Yingchang Lu, Jiron Long, Sai Chen, Andrew T. Chan, David V. Conti, Hyun M. Kang, Michael Hoffmeister, Thomas J. Hudson, Mark A. Jenkins, Loic Le Marchand, Polly A. Newcomb, Martha L. Slattery, Emily White, Goncalo R. Abeçasis, Stephen B. Gruber, Deborah A. Nickerson, Stephanie L. Schmit, Graham Casey, Li Hsu, Wei Zheng, Ulrike Peters, GECCO-CCFR-AAAC-CORECT. Genetic predictors of gene expression associated with risk of colorectal cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 1300. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-1300
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».