Long non-coding RNA POLR2E gene polymorphisms increased the risk of prostate cancer in a sample of the Iranian population
Notice bibliographique
Résumé
The current study aimed to examine the impact of POLR2E rs1046040 and rs3787016 polymorphisms on prostate cancer (PCa) risk in a sample of southeast Iranian population. The present case-control study was performed on 178 patients with PCa and 180 benign prostatic hyperplasia (BPH). Genotyping of the variants was done by mismatch PCR-RFLP. The findings showed that the rs3787016 C > T variant significantly increased the risk of PCa in codominant (OR = 1.84, 95% CI = 1.12-3.03, P = 0.018, CT vs CC), dominant (OR = 1.88, 95% CI = 1.63-3.05, P = 0.011, CT + TT vas CC) and allele (OR = 1.77, 95% CI = 1.52-2.72, P = 0.010, T vs C) inheritance model. Regarding rs1046040 C > T polymorphism, the findings revealed that the CT genotype significantly increased the risk of PCa compared to the CC genotype (OR = 1.60, 95% CI = 1.03-2.49, P = 0.043). Furthermore, rs3787016 CT/rs1046040 CC as well as rs3787016 CT/rs1046040 CT increased the risk of PCa compared to the CC/CC genotype (p = 0.029 and p = 0.014, respectively). Haplotype analysis proposed that rs3787016 T/rs1046040 C significantly increased the risk of PCa compared to C/C (p = 0.037). No significant association was observed between POLR2E variants and clinicopathological characteristics of PCa patients. In conclusion, the findings propose that POLR2E variants may be a risk factor for susceptibility to PCa in a sample of Iranian population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».