Association between Long Non-coding RNA POLR2E rs3787016 Polymorphism and Cancer Susceptibility: A Meta-analysis of 8725 Cancer Cases and 10710 Controls
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Several studies have reported a correlation between the POLR2E rs3787016 polymorphism and cancer development, but findings are inconsistent. Therefore, we designed the current study to understand how rs3787016 polymorphism impacts cancer susceptibility. Methods: We searched the Scopus, Web of Science, and PubMed databases for studies related to the topic of interest published up to March 2019. A total of 11 relevant studies, encompassing 8,761 cancer cases and 10,534 controls, were retrieved and subject to quantitative analysis. The strength of the relationship was evaluated using the pooled odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs). Results: Overall, the findings proposed a positive association between rs189037 polymorphism and susceptibility to cancer in homozygous (OR = 1.32, 95% CI = 1.11 - 1.57, P = 0.002, TT vs. CC), recessive (OR = 1.21, 95% CI = 1.06-1.39, P = 0.005, TT vs. CT + CC), and allele (OR = 1.12, 95% CI = 1.02-1.22, P = 0.021, T vs. C) genetic models. Stratified analysis showed that rs3787016 increased the risk of prostate and breast cancer. In addition, we found a significant association between the variant and increased cancer risk in Asian and Caucasian populations. Conclusions: In summary, the findings of the current meta-analysis suggest that the POLR2E rs3787016 polymorphism is an indicator of cancer susceptibility.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».