Association between IL-27 Gene Polymorphisms and Cancer Susceptibility in Asian Population: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interleukin 27 (IL-27) has potent antitumor activity. Several epidemiological studies have designated that genetic variants of the IL-27 gene may contribute to various cancer susceptibility, but the data were inconclusive. Objective: The current meta-analysis aimed to address the association between IL-27 rs153109, rs17855750, and rs181206 polymorphisms and the risk of cancer. DATA SOURCES: Our team has selected eligible studies up to May 1, 2020, from several electronic databases, including Web of Science, PubMed, Scopus, and Google Scholar databases. RESULTS: Our meta-analysis revealed that the carriers rs153109 A>G polymorphism in the IL-27 gene have higher risks of diseases in the heterozygous (OR=1.26, 95%CI=1.06-1.49, P=0.007, AG vs AA), homozygous (OR=1.18, 95%CI=1.01-1.37, p=0.33, GG vs AA), dominant (OR=1.25, 95%CI=1.07-1.47, P=0.006, AG+GG vs AA), and allele (OR=1.15, 95%CI=1.04-1.27, P=0.008, G vs A) genetic models. Stratified analysis by cancer type indicated that this variant was significantly associated with gastrointestinal cancer, colorectal cancer and breast cancer. The findings did not support an association between rs17855750 T>G, rs181206 T>C polymorphisms of IL-27 and cancer risk. CONCLUSION: the current study findings suggest that IL-27 rs153109 polymorphism significantly increased the risk of cancer susceptibility. Well-designed replication in a larger independent genetic association study with larger sample sizes in diverse ethnicities is required to verify the findings. <br /><br />.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».