Association between miR‐34b/c rs4938723 polymorphism and risk of cancer: An updated meta‐analysis of 27 case‐control studies
Notice bibliographique
Résumé
Several studies investigated the association between miR-34b/c rs4938723 polymorphism and the risk of several human cancers, but the findings remain inconclusive. To evaluate the impact of miR-34b/c rs4938723 on cancer risk, we performed a meta-analysis on all available studies including 12 361 cancer cases and 14 270 controls. Eligible studies were identified by searching PubMed, Web of Science, Scopus, and Google scholar databases. Pooled odds ratios with 95% confidence intervals were calculated in codominant, dominant, recessive, overdominant, and allele models to quantitatively estimate the association. The overall findings showed no significant association between miR-34b/c rs4938723 polymorphism and cancer risk in codominant, dominant, recessive, overdominant, and allele inheritance model. However, in stratified analysis by cancer types, the rs4938723 polymorphism significantly increased the risk of gastrointestinal cancer, hepatocellular carcinoma. In addition, the rs4938723 polymorphism was associated with decreased risk of esophageal squamous cell carcinoma, colorectal cancer, and acute lymphoblastic leukemia. The findings did not support an association between rs4938723 variant and digestive tract as well as gastric cancer. In summary, the findings of this meta-analysis indicated that the miR-34b/c rs4938723 polymorphism might be associated with some cancer development. Larger and well-designed studies are necessary to estimate this association in detail.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».