Abstract 244: Pathway analysis of OncoArray data identifies biological pathways involved in lung cancer development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background:Genome-wide association studies (GWAS) have identified susceptible loci associated with lung cancer development. However, these variants only account for a small proportion of lung cancer heritability. With the aim to identify the missing heritability, we propose to conduct pathway analysis to test the joint effects of rare and common variants using the OncoArray data. By grouping SNPs into genes and pathways, we may shed light into the underlying mechanisms for lung cancer development and identify novel candidate genes and pathways.Methods:We applied sequence kernel association test (SKAT) to the OncoArray data of the Transdisciplinary Research of Cancer in lung of the International Lung Cancer Consortium (TRICL-ILCCO) that includes 34,432 individuals (19,028 cases and 15,404 controls) across over twenty lung cancer studies. A total of 403 KEGG and Biocarta pathways containing 5,555 genes and 58,717 SNPs were included in the study. As a score-based variance-component test, SKAT calculated p values for each pathway set by fitting the null model containing only age, gender, smoking, and first three PCAs. Results:KEGG neuroactive ligand receptor interaction (p=1.18×10-4, FDR=0.0285) and KEGG pancreatic cancer pathways (p=1.41×10-4, FDR=0.0285) were significantly associated with lung cancer. Gene-based analyses found that the most significant genes on the KEGG neuroactive ligand receptor interaction pathway to be CHRNA5 (p=2.33×10-8, FDR=0.0003), CHRNA3 (p=2.85×10-7, FDR=0.0019), and CHRNB4 (p=7.49×10-7, FDR=0.0034), while the most significant genes for KEGG pancreatic cancer pathway to be BRCA2 (p=2.23×10-5, FDR=0.0505). Stratified analyses highlighted five pathways (KEGG intestinal immune network for IGA production, KEGG leishmania infection, KEGG bladder cancer, KEGG pancreatic cancer, and KEGG axon guidance) for squamous cell carcinoma and one pathway (Biocarta ACH pathway) for adenocarcinoma with FWER<0.05. Noteworthy, the most significant gene on ACH pathway for adenocarcinoma was TERT gene, whereas the top two significant pathways for squamous carcinoma shared the most significant HLA-DQA1 gene, along with 11 other HLA genes at 6p21.Conclusion:The results suggest that the underlying pathways differ by cancer cell types and further research should be conducted to investigate the effects of immune pathways and HLA genes on squamous cell carcinoma etiology. Citation Format: Zhihui Wang, Ruyang Zhang, Li Su, Rayjean Hung, Christopher Amos, David C. Christiani. Pathway analysis of OncoArray data identifies biological pathways involved in lung cancer development [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 244.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».