Identification of Novel Loci and New Risk Variant in Known Loci for Colorectal Cancer Risk in East Asians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Risk variants identified so far for colorectal cancer explain only a small proportion of familial risk of this cancer, particularly in Asians. Methods: We performed a genome-wide association study (GWAS) of colorectal cancer in East Asians, including 23,572 colorectal cancer cases and 48,700 controls. To identify novel risk loci, we selected 60 promising risk variants for replication using data from 58,131 colorectal cancer cases and 67,347 controls of European descent. To identify additional risk variants in known colorectal cancer loci, we performed conditional analyses in East Asians. Results: An indel variant, rs67052019 at 1p13.3, was found to be associated with colorectal cancer risk at P = 3.9 × 10–8 in Asians (OR per allele deletion = 1.13, 95% confidence interval = 1.08–1.18). This association was replicated in European descendants using a variant (rs2938616) in complete linkage disequilibrium with rs67052019 (P = 7.7 × 10–3). Of the remaining 59 variants, 12 showed an association at P < 0.05 in the European-ancestry study, including rs11108175 and rs9634162 at P < 5 × 10−8 and two variants with an association near the genome-wide significance level (rs60911071, P = 5.8 × 10−8; rs62558833, P = 7.5 × 10−8) in the combined analyses of Asian- and European-ancestry data. In addition, using data from East Asians, we identified 13 new risk variants at 11 loci reported from previous GWAS. Conclusions: In this large GWAS, we identified three novel risk loci and two highly suggestive loci for colorectal cancer risk and provided evidence for potential roles of multiple genes and pathways in the etiology of colorectal cancer. In addition, we showed that additional risk variants exist in many colorectal cancer risk loci identified previously. Impact: Our study provides novel data to improve the understanding of the genetic basis for colorectal cancer risk.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».