Meta-analysis of promoter methylation in eight tumor-suppressor genes and its association with the risk of thyroid cancer
Notice bibliographique
Résumé
Promoter methylation in a number of tumor-suppressor genes (TSGs) can play crucial roles in the development of thyroid carcinogenesis. The focus of the current meta-analysis was to determine the impact of promoter methylation of eight selected candidate TSGs on thyroid cancer and to identify the most important molecules in this carcinogenesis pathway. A comprehensive search was performed using Pub Med, Scopus, and ISI Web of Knowledge databases, and eligible studies were included. The methodological quality of the included studies was evaluated according to the Newcastle Ottawa scale table and pooled odds ratios (ORs); 95% confidence intervals (CIs) were used to estimate the strength of the associations with Stata 12.0 software. Egger's and Begg's tests were applied to detect publication bias, in addition to the "Metatrim" method. A total of 55 articles were selected, and 135 genes with altered promoter methylation were found. Finally, we included eight TSGs that were found in more than four studies (RASSF1, TSHR, PTEN, SLC5A, DAPK, P16, RARβ2, and CDH1). The order of the pooled ORs for these eight TSGs from more to less significant was CDH1 (OR = 6.73), SLC5 (OR = 6.15), RASSF1 (OR = 4.16), PTEN (OR = 3.61), DAPK (OR = 3.51), P16 (OR = 3.31), TSHR (OR = 2.93), and RARβ2 (OR = 1.50). Analyses of publication bias and sensitivity confirmed that there was very little bias. Thus, our findings showed that CDH1 and SCL5A8 genes were associated with the risk of thyroid tumor genesis.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».