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Enregistrement W2761397100 · doi:10.18632/oncotarget.21810

Pooling-analysis on hMLH1 polymorphisms and cancer risk: evidence based on 31,484 cancer cases and 45,494 cancer-free controls

2017· article· en· W2761397100 sur OpenAlexaboutno aff
Sha Li, Yi Zheng, Tian Tian, Meng Wang, Xinghan Liu, Kang Liu, Yajing Zhai, Cong Dai, Yujiao Deng, Shanli Li, Jun Lü

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Social Science Fund of ChinaNatural Science Foundation of Shaanxi Province
Mots-clésMedicineCancerOncologyPoolingInternal medicineBioinformaticsCancer researchBiologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Sha Li 1, 2, * , Yi Zheng 1, 3, * , Tian Tian 3, * , Meng Wang 3 , Xinghan Liu 3 , Kang Liu 3 , Yajing Zhai 1 , Cong Dai 3 , Yujiao Deng 3 , Shanli Li 3 , Zhijun Dai 3 and Jun Lu 1 1 Clinical Research Center, First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710061, China 2 Department of Pharmacy, Second Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710004, China 3 Department of Oncology, Second Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710004, China * These authors have contributed equally to this work Correspondence to: Jun Lu, email: lujun2006@xjtu.edu.cn Zhijun Dai, email: dzj0911@126.com Keywords: hMLH1, polymorphism, cancer, meta-analysis Received: May 23, 2017 Accepted: September 08, 2017 Published: October 10, 2017 ABSTRACT To elucidate the veritable relationship between three hMLH1 polymorphisms (rs1800734, rs1799977, rs63750447) and cancer risk, we performed this meta-analysis based on overall published data up to May 2017, from PubMed, Web of knowledge, VIP, WanFang and CNKI database, and the references of the original studies or review articles. 57 publications including 31,484 cancer cases and 45,494 cancer-free controls were obtained. The quality assessment of six articles obtained a summarized score less than 6 in terms of the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). All statistical analyses were calculated with the software STATA (Version 14.0; Stata Corp, College Station, TX). We found all the three polymorphisms can enhance overall cancer risk, especially in Asians, under different genetic comparisons. In the subgroup analysis by cancer type, we found a moderate association between rs1800734 and the risk of gastric cancer (allele model: OR = 1.14, P = 0.017; homozygote model: OR = 1.33, P = 0.019; dominant model: OR = 1.27, P = 0.024) and lung cancer in recessive model (OR = 1.27, P = 0.024). The G allele of rs1799977 polymorphism was proved to connect with susceptibility of colorectal cancer (allele model: OR = 1.21, P = 0.023; dominate model: OR = 1.32, P <0.0001) and prostate cancer (dominate model: OR = 1.36, P <0.0001). Rs63750447 showed an increased risk of colorectal cancer, endometrial cancer and gastric cancer under all genetic models. These findings provide evidence that hMLH1 polymorphisms may associate with cancer risk, especially in Asians.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,035
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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