Investigation of ATG16L1 rs2241880 Polymorphism with Cancer Risk: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Previous studies have investigated the impact of the ATG16L1 rs2241880 (Thr300Ala) polymorphism on individual susceptibility to cancer, but the conclusions are still controversial. To get a more precise evaluation of the correlation between ATG16L1 rs2241880 polymorphism and cancer susceptibility, we performed a meta-analysis of the association of all eligible studies. Materials and Methods: Searches were performed in the Web of Science, PubMed, Scopus and Google Scholar databases up to November 2018. A total of 12 case-control studies from 9 articles comprising 2254 cases and 4974 controls were included. Statistical analysis was achieved by STATA 14.1 and Review Manager 5.3 software. The odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (95% CIs) under five genetic models were used to determine the strength of association among rs2241880 polymorphism and cancer susceptibility. Results: The findings did not support an association between the rs2241880 variant in either the overall study population or the subgroups, based on cancer types and ethnicity in any of the genetic models. As far as we know, our study is the first meta-analysis of the association between rs2241880 polymorphism and cancer risk. Conclusions: In conclusion, the findings of this meta-analysis proposes that the ATG16L1 rs2241880 polymorphism may not play a role in cancer development. Further well-designed studies are necessary to clarify the precise role of the ATG16L1 rs2241880 polymorphism on cancer risk.
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 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) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».