Abstract 3396: Multiethnic genome-wide meta-analysis of 34,329 cases and 35,732 controls identifies cross-ancestry loci for lung cancer susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genome-wide association studies (GWAS) have revealed susceptible genetic risk factors for lung cancer, highlighting the role of smoking, family history, and DNA damage repair genes in disease etiology. Many studies have focused on European populations; however, lung cancer is a leading cause of cancer incidence and mortality around the world. Previous GWAS analyses have been focusing on a single population-based analyses to exclude the confounding effects such as the presence of systematic allele frequency differences between populations. Another efficient tool for GWAS of complex genetic diseases and traits is meta-analysis providing a practical strategy for detecting genetic variants with modest effect sizes. This study aimed to identify novel genetic susceptibility loci in a large, multiethnic GWAS of lung cancer. The HRC imputation of lung GWAS was carried out in the Sanger Imputation Server. The imputed GWAS with 34,429 cases and 35,732 controls from OncoArray lung cancer GWAS data were used in the study. We applied Fastpop to infer the ancestry membership in three intercontinental populations. We conducted genome-wide association meta-analyses (METAL) in up to 70,161 individuals of European (26,683 cases/25,278 controls), African (1,987 cases/3,779 controls), or Asian (7,062 cases/5,372 controls) ancestry using HRC imputed lung cancer data. The novel variants in or near DCBLD1 on 6q22.1 (OR=0.93,P=2.11 × 10−10), IRF4 on 6p25.3 (OR=1.11,P=3.96 × 10−8), PPIL6 on 6q21 (OR=1.10,P=4.41 × 10−9), ROS1 on 6p22.1 (OR=0.94,P=2.49 × 10−9) for overall lung cancer, ACTR2 on 2p14 OR=0.89,P=2.96 × 10−9), ATM on 11q22.3 (OR=3.61,P=8.88 × 10−10), PSMA4 on 15q25.1 (OR=0.88,P=1.07 × 10−12) for lung adenocarcinoma, ABCF1 (OR=1.35,P=4.54 × 10−12), C2 (OR=1.37,P=6.65 × 10−13), CFB (OR=1.37,P=5.44 × 10−13), CYP21A2 (OR=1.35,P=1.71 × 10−10), VWA7 (OR=1.36,P=1.3 × 10−12) on 6p21.33, HCG9 on 6p22.1 (OR=1.30,P=2.34 × 10−10), IREB2 on 15q25.1 (OR=1.20,P=9.25 × 10−19), TTC28 (OR=0.29,P=2.84 × 10−11), ZNRF3 (OR=0.37,P=3.55 × 10−10) on 22q12.1 for lung squamous cell carcinoma, and ZC3H15 on 2q32.1 (OR=2.73,P=2.62 × 10−8), NECTIN1 on 11q23.3 (OR=8.96,P=3.27 × 10−8) for lung small cell carcinoma were identified at a genome-wide level of significance in lung cancer. Our large, multiethnic GWAS meta-analysis of lung cancer has identified several novel genetic associations. Further work is required to elucidate the biological mechanisms underlying these associations. Our results suggest that multiethnic meta-analysis of larger lung cancer datasets may yield additional genetic risk loci of moderate effect size. Citation Format: Jinyoung Byun, Xiangjun Xiao, Younghun Han, Yafang Li, Ryan Sun, Xihao Li, Hufeng Zhou, Xihong Lin, James McKay, Rayjean Hung, Christopher Amos, INTEGRAL Consortium. Multiethnic genome-wide meta-analysis of 34,329 cases and 35,732 controls identifies cross-ancestry loci for lung cancer susceptibility [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 3396.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».