MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3094921638 · doi:10.1158/1055-9965.epi-20-0739

Cross-Cancer Genome-Wide Association Study of Endometrial Cancer and Epithelial Ovarian Cancer Identifies Genetic Risk Regions Associated with Risk of Both Cancers

2020· review· en· W3094921638 sur OpenAlexaff
Dylan M. Glubb, Deborah J. Thompson, Katja K.H. Aben, Ahmad Alsulimani, Frédéric Amant, Daniela Annibali, John Attia, Aurelio Barricarte, Matthias W. Beckmann, Andrew Berchuck, Marina Bermisheva, Marcus Q. Bernardini, Katharina Bischof, Line Bjørge, Clara Bodelón, Alison H. Brand, James D. Brenton, Louise A. Brinton, Fiona Bruinsma, Daniel D. Buchanan, Stefanie Burghaus, Ralf Bützow, Hui Cai, Michael E. Carney, Stephen J. Chanock, Chu Chen, Zhihua Chen, Linda S. Cook, Julie M. Cunningham, Immaculata De Vivo, Anna DeFazio, Jennifer A. Doherty, Thilo Dörk, Andreas du Bois, Alison M. Dunning, Matthias Dürst, Todd Edwards, Robert P. Edwards, Arif B. Ekici, Ailith Ewing, Peter A. Fasching, Sarah Ferguson, James M. Flanagan, Florentia Fostira, George Fountzilas, Christine M. Friedenreich, Bo Gao, Mia M. Gaudet, Jan Gawełko, Aleksandra Gentry‐Maharaj, Graham G. Giles, Rosalind Glasspool, Marc T. Goodman, Jacek Gronwald, Holly R. Harris, Philipp Harter, Alexander Hein, Florian Heitz, Michelle A.T. Hildebrandt, Peter Hillemanns, Estrid Høgdall, Claus Høgdall, Elizabeth Holliday, David G. Huntsman, Tomasz Huzarski, Anna Jakubowska, Allan Jensen, Michael E. Jones, Beth Y. Karlan, Anthony N. Karnezis, Joseph L. Kelley, Э. К. Хуснутдинова, Jeffrey Killeen, Susanne K. Kjær, Rüdiger Klapdor, Martin Köbel, Bożena Konopka, Irene Konstantopoulou, Reidun Kristin Kopperud, Madhuri Koti, Peter Kraft, Jolanta Kupryjańczyk, Diether Lambrechts, Melissa C. Larson, Loı̈c Le Marchand, Shashikant Lele, Jenny Lester, Andrew J. Li, Dong Liang, Clemens Liebrich, Loren Lipworth, Jolanta Lissowska, Lingeng Lu, Karen H. Lu, Alessandra Macciotta, Amalia Mattiello, Taymaa May, Jessica N. McAlpine, Valerie McGuire, Iain A. McNeish, Usha Menon, Francesmary Modugno, Kirsten B. Moysich, Heli Nevanlinna, Kunle Odunsi, Håkan Olsson, Sandra Oršulić, Ana Osório, Domenico Palli, Tjoung‐Won Park‐Simon, Celeste Leigh Pearce, Tanja Pejović, Jennifer B. Permuth, Agnieszka Podgórska, Susan J. Ramus, Timothy R. Rebbeck, Marjorie J. Riggan, Harvey A. Risch, Joseph H. Rothstein, Ingo B. Runnebaum, Rodney J. Scott, Thomas A. Sellers, Janine Senz, Veronica Wendy Setiawan, Nadeem Siddiqui, Weiva Sieh, Beata Śpiewankiewicz, Rebecca Sutphen, Anthony J. Swerdlow, Lukasz M. Szafron, Soo‐Hwang Teo, Pamela J. Thompson, Liv Cecilie Vestrheim Thomsen, Linda Titus, Alicia Tone, ­Rosario ­Tumino, Constance Turman, Adriaan Vanderstichele, Digna Velez Edwards, Ignace Vergote, Robert A. Vierkant, Zhaoming Wang, Shan Wang‐Gohrke, Penelope M. Webb, Emily White, Alice S. Whittemore, Stacey J. Winham, Xifeng Wu, Anna H. Wu, Drakoulis Yannoukakos, Amanda B. Spurdle, Tracy A. O’Mara

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlVancouver General HospitalFoothills Medical CentrePrincess Margaret Cancer CentreBC Cancer AgencyUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityAlberta Health Services
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésEndometrial cancerOvarian cancerGenome-wide association studyOncologyBiologyCancerGenetic associationMeta-analysisSingle-nucleotide polymorphismInternal medicineGeneticsGeneMedicineGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Accumulating evidence suggests a relationship between endometrial cancer and ovarian cancer. Independent genome-wide association studies (GWAS) for endometrial cancer and ovarian cancer have identified 16 and 27 risk regions, respectively, four of which overlap between the two cancers. We aimed to identify joint endometrial and ovarian cancer risk loci by performing a meta-analysis of GWAS summary statistics from these two cancers. Methods: Using LDScore regression, we explored the genetic correlation between endometrial cancer and ovarian cancer. To identify loci associated with the risk of both cancers, we implemented a pipeline of statistical genetic analyses (i.e., inverse-variance meta-analysis, colocalization, and M-values) and performed analyses stratified by subtype. Candidate target genes were then prioritized using functional genomic data. Results: Genetic correlation analysis revealed significant genetic correlation between the two cancers (rG = 0.43, P = 2.66 × 10−5). We found seven loci associated with risk for both cancers (PBonferroni < 2.4 × 10−9). In addition, four novel subgenome-wide regions at 7p22.2, 7q22.1, 9p12, and 11q13.3 were identified (P < 5 × 10−7). Promoter-associated HiChIP chromatin loops from immortalized endometrium and ovarian cell lines and expression quantitative trait loci data highlighted candidate target genes for further investigation. Conclusions: Using cross-cancer GWAS meta-analysis, we have identified several joint endometrial and ovarian cancer risk loci and candidate target genes for future functional analysis. Impact: Our research highlights the shared genetic relationship between endometrial cancer and ovarian cancer. Further studies in larger sample sets are required to confirm our findings.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,322 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

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

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Epidemiology Biomarkers & PreventionMême sujetGenetic Associations and EpidemiologyTravaux en français237 207