Re-evaluating genetic variants identified in candidate gene studies of breast cancer risk using data from nearly 280,000 women of Asian and European ancestry
Notice bibliographique
Résumé
Background We previously conducted a systematic field synopsis of 1059 breast cancer candidate gene studies and investigated 279 genetic variants, 51 of which showed associations. The major limitation of this work was the small sample size, even pooling data from all 1059 studies. Thereafter, genome-wide association studies (GWAS) have accumulated data for hundreds of thousands of subjects. It's necessary to re-evaluate these variants in large GWAS datasets. Methods Of these 279 variants, data were obtained for 228 from GWAS conducted within the Asian Breast Cancer Consortium (24,206 cases and 24,775 controls) and the Breast Cancer Association Consortium (122,977 cases and 105,974 controls of European ancestry). Meta-analyses were conducted to combine the results from these two datasets. Findings Of those 228 variants, an association was observed for 12 variants in 10 genes at a Bonferroni-corrected threshold of P < 2·19 × 10 −4 . The associations for four variants reached P < 5 × 10 −8 and have been reported by previous GWAS, including rs6435074 and rs6723097 ( CASP8 ), rs17879961 ( CHEK2 ) and rs2853669 ( TERT ). The remaining eight variants were rs676387 ( HSD17B1 ), rs762551 ( CYP1A2 ), rs1045485 ( CASP8 ), rs9340799 ( ESR1 ), rs7931342 ( CHR11 ), rs1050450 ( GPX1 ), rs13010627 ( CASP10 ) and rs9344 ( CCND1 ). Further investigating these 10 genes identified associations for two additional variants at P < 5 × 10 −8 , including rs4793090 (near HSD17B1 ), and rs9210 (near CYP1A2 ), which have not been identified by previous GWAS. Interpretation Though most candidate gene variants were not associated with breast cancer risk, we found 14 variants showing an association. Our findings warrant further functional investigation of these variants. Fund National Institutes of Health.
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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 | 0,050 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».