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Enregistrement W3000094261 · doi:10.1093/jnci/djz246

A Transcriptome-Wide Association Study Identifies Novel Candidate Susceptibility Genes for Pancreatic Cancer

2019· article· en· W3000094261 sur OpenAlexaff
Jun Zhong, Ashley Jermusyk, Lang Wu, Jason W. Hoskins, Irene Collins, Evelina Mocci, Mingfeng Zhang, Lei Song, Charles C. Chung, Tongwu Zhang, Wenming Xiao, Demetrius Albanes, Gabriella Andreotti, Alan A. Arslan, Ana Babić, William R. Bamlet, Laura E. Beane Freeman, Sonja Berndt, Ayelet Borgida, Paige M. Bracci, Lauren K. Brais, Paul Brennan, Bas Bueno‐de‐Mesquita, Julie E. Buring, Federico Canzian, Erica J. Childs, Michelle Cotterchio, Mengmeng Du, Eric J. Duell, Charles S. Fuchs, Steven Gallinger, J. Michael Gaziano, Graham G. Giles, Edward L. Giovannucci, Michael Goggins, Gary E. Goodman, Phyllis J. Goodman, Christopher Haiman, Patricia Hartge, Manal Hasan, Kathy J. Helzlsouer, Elizabeth A. Holly, Eric A. Klein, Manolis Kogevinas, Robert J. Kurtz, Loı̈c Le Marchand, Núria Malats, Satu Männistö, Roger L. Milne, Rachel Ε. Neale, Kimmie Ng, Ofure Obazee, Ann L. Oberg, Irene Orlow, Alpa V. Patel, Ulrike Peters, Miquel Porta, Nathaniel Rothman, Ghislaine Scélo, Howard D. Sesso, Gianluca Severi, Sabina Sieri, Debra T. Silverman, Malin Sund, Anne Tjønneland, Mark Thornquist, Geoffrey S. Tobias, Antonia Trichopoulou, Stephen K. Van Den Eeden, Kala Visvanathan, Jean Wactawski‐Wende, Nicolas Wentzensen, Emily White, Herbert Yu, Chen Yuan, Anne Zeleniuch‐Jacquotte, Robert N. Hoover, Kevin M. Brown, Charles Kooperberg, Harvey A. Risch, Eric J. Jacobs, Donghui Li, Kai Yu, Xiao‐Ou Shu, Stephen J. Chanock, Brian M. Wolpin, Rachael Z. Stolzenberg‐Solomon, Nilanjan Chatterjee, Alison P. Klein, Jill P. Smith, Peter Kraft, Jianxin Shi, Gloria M. Petersen, Wei Zheng, Laufey T. Ámundadóttir

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteCancer Care OntarioMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesIntramural Research ProgramNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesU.S. Department of Health and Human ServicesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteInternational Foundation for Research in ParaplegiaWorld Health Organization
Mots-clésTranscriptomePancreatic cancerCandidate geneGeneBiologyComputational biologyGeneticsBioinformaticsCancerGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although 20 pancreatic cancer susceptibility loci have been identified through genome-wide association studies in individuals of European ancestry, much of its heritability remains unexplained and the genes responsible largely unknown. METHODS: To discover novel pancreatic cancer risk loci and possible causal genes, we performed a pancreatic cancer transcriptome-wide association study in Europeans using three approaches: FUSION, MetaXcan, and Summary-MulTiXcan. We integrated genome-wide association studies summary statistics from 9040 pancreatic cancer cases and 12 496 controls, with gene expression prediction models built using transcriptome data from histologically normal pancreatic tissue samples (NCI Laboratory of Translational Genomics [n = 95] and Genotype-Tissue Expression v7 [n = 174] datasets) and data from 48 different tissues (Genotype-Tissue Expression v7, n = 74-421 samples). RESULTS: We identified 25 genes whose genetically predicted expression was statistically significantly associated with pancreatic cancer risk (false discovery rate < .05), including 14 candidate genes at 11 novel loci (1p36.12: CELA3B; 9q31.1: SMC2, SMC2-AS1; 10q23.31: RP11-80H5.9; 12q13.13: SMUG1; 14q32.33: BTBD6; 15q23: HEXA; 15q26.1: RCCD1; 17q12: PNMT, CDK12, PGAP3; 17q22: SUPT4H1; 18q11.22: RP11-888D10.3; and 19p13.11: PGPEP1) and 11 at six known risk loci (5p15.33: TERT, CLPTM1L, ZDHHC11B; 7p14.1: INHBA; 9q34.2: ABO; 13q12.2: PDX1; 13q22.1: KLF5; and 16q23.1: WDR59, CFDP1, BCAR1, TMEM170A). The association for 12 of these genes (CELA3B, SMC2, and PNMT at novel risk loci and TERT, CLPTM1L, INHBA, ABO, PDX1, KLF5, WDR59, CFDP1, and BCAR1 at known loci) remained statistically significant after Bonferroni correction. CONCLUSIONS: By integrating gene expression and genotype data, we identified novel pancreatic cancer risk loci and candidate functional genes that warrant further investigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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