Genetically Inferred Telomere Length and Testicular Germ Cell Tumor Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies evaluating the association between peripheral blood leukocyte telomere length (LTL) and testicular germ cell tumor (TGCT) risk have produced conflicting results. METHODS: Using available genotype data from the Testicular Cancer Consortium (TECAC), polygenic risk score and Mendelian randomization analyses of genetic variants previously associated with LTL were used to assess potential etiologic associations between telomere length and TGCT risk. RESULTS: Genetically inferred telomere length was not associated with TGCT risk among 2,049 cases and 6,921 controls with individual-level genotype data (OR, 1.02; 95% confidence interval, 0.97-1.07). Mendelian randomization analyses using summary statistic data further indicated no evidence for an association between telomere length and TGCT risk among all available TECAC participants (3,558 cases and 13,971 controls). CONCLUSIONS: Our analyses in the largest molecular genetic testicular cancer study to date provide no evidence for an association between genetically inferred peripheral blood LTL and TGCT risk. IMPACT: The lack of evidence for an overall association indicates that peripheral blood LTL is likely not a strong biomarker for TGCT risk.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».