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Enregistrement W3047365219 · doi:10.1038/s41467-020-17673-9

An integrative multi-omics analysis to identify candidate DNA methylation biomarkers related to prostate cancer risk

2020· article· en· W3047365219 sur OpenAlexafffund
Lang Wu, Yaohua Yang, Xingyi Guo, Xiao‐Ou Shu, Qiuyin Cai, Xiang Shu, Bingshan Li, Ran Tao, Chong Wu, Jason B. Nikas, Yanfa Sun, Jingjing Zhu, Monique J. Roobol, Graham G. Giles, Hermann Brenner, Esther M. John, Judith A. Clements, Eli Marie Grindedal, Jong Y. Park, Janet L. Stanford, Zsofia Kote‐Jarai, Christopher A. Haiman, Rosalind A. Eeles, Wei Zheng, Jirong Long, Brian E. Henderson, Fredrick R. Schumacher, Douglas F. Easton, Sara Benlloch, Ali Amin Al Olama, Kenneth Muir, Sonja I. Berndt, David V. Conti, Fredrik Wiklund, Stephen J. Chanock, Susan M. Gapstur, Victoria L. Stevens, Catherine M. Tangen, Jyotsna Batra, Henrik Grönberg, Nora Pashayan, Johanna Schleutker, Demetrius Albanes, Stephanie J. Weinstein, Alicja Wolk, Catharine West, Lorelei A. Mucci, Géraldine Cancel‐Tassin, Stella Koutros, Karina D. Sørensen, David E. Neal, Freddie C. Hamdy, Jenny Donovan, Ruth C. Travis, Robert J. Hamilton, Sue A. Ingles, Barry S. Rosenstein, Yong‐Jie Lu, Adam S. Kibel, Ana Vega, Manolis Kogevinas, Kathryn L. Penney, Cezary Cybulski, Børge G. Nordestgaard, Christiane Maier, Jeri Kim, Manuel R. Teixeira, Susan L. Neuhausen, Kim De Ruyck, Azad Hassan Abdul Razack, Lisa F. Newcomb, Marija Gamulin, Radka Kaneva, Nawaid Usmani, Frank Claessens, Paul A. Townsend, Manuela Gago Dominguez, F. Ménégaux, Kay‐Tee Khaw, Lisa Cannon‐Albright, Hardev Pandha, Stephen N. Thibodeau, David J. Hunter, William J. Blot, Elio Ríboli

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCancer Council VictoriaMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchSchool of Medicine, Vanderbilt UniversityCancer Research InstituteRoyal Marsden NHS Foundation TrustProstate Cancer Foundation of AustraliaNational Institute for Health and Care ResearchEuropean CommissionBreast Cancer Research FoundationNational Institutes of HealthOvarian Cancer Research FundNational Health and Medical Research CouncilCancer Research UKProstate Cancer FoundationNational Cancer Research InstituteVanderbilt University
Mots-clésDNA methylationProstate cancerOmicsComputational biologyBioinformaticsBiomarker discoveryBiomarkerMedicineCancerBiologyProteomicsInternal medicineGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It remains elusive whether some of the associations identified in genome-wide association studies of prostate cancer (PrCa) may be due to regulatory effects of genetic variants on CpG sites, which may further influence expression of PrCa target genes. To search for CpG sites associated with PrCa risk, here we establish genetic models to predict methylation (N = 1,595) and conduct association analyses with PrCa risk (79,194 cases and 61,112 controls). We identify 759 CpG sites showing an association, including 15 located at novel loci. Among those 759 CpG sites, methylation of 42 is associated with expression of 28 adjacent genes. Among 22 genes, 18 show an association with PrCa risk. Overall, 25 CpG sites show consistent association directions for the methylation-gene expression-PrCa pathway. We identify DNA methylation biomarkers associated with PrCa, and our findings suggest that specific CpG sites may influence PrCa via regulating expression of candidate PrCa target genes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations246
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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