Abstract 827: Transcriptome-wide association study of endometrial cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Endometrial cancer is the most common malignancy of the female reproductive system, and the third leading cause of cancer death among women. In contrast to other common cancers, endometrial cancer is one of the few caners with a rapidly increasing incidence rate but a decreasing survival rate. To date, genome-wide association studies (GWAS) have identified 17 risk loci for endometrial cancer among European descendants, however, much of its heritability remains unexplained. For many of the GWAS identified loci, the target genes remain elusive. Methods We performed a large transcriptome-wide association study to discover novel endometrial cancer risk loci and possible target genes by studying 12,906 endometrial cases and 108,979 controls of European ancestry included in the Endometrial Cancer Association Consortium, the Epidemiology of Endometrial Cancer Consortium, and UK Biobank. We applied gene expression predicting models established using data of mostly European descent in the Genotype-Tissue Expression Project (version 8) in uterus, vagina, and whole blood tissues with the newly developed joint-tissue imputation approach. We systematically assessed the associations between genetically predicted gene expression levels and endometrial cancer risk. For genes that were associated with endometrial cancer risk, we performed an enrichment analysis by using Ingenuity Pathway Analysis. Results Overall, we identified 26 genes whose genetically predicted expression was significantly associated with endometrial cancer risk (false discovery rate (FDR) < 0.05), including 15 genes at 9 novel loci (3q22.1: AC022296.4; 3q21.3: EEFSEC; 3q25.31: LEKR1; 6p21.32: HLA-DMA; 6p21.33: C4A, C4B, APOM, and PPP1R18; 16p11.2: AC109460.2, EIF3C, and NFATC2IP; 16p12.1: NPIPB6; 16p13.2: ATF7IP2; 20q11.22: GDF5 and UQCC1) and 11 genes at 5 known risk loci (14q32.33: SIVA1 and AL583810.1; 15q15.1: AC021755.2, AC021755.3 and EIF2AK4; 15q21.2: CYP19A1 and TNFAIP8L3; 17q11.2: EVI2A; 17q21.32: SKAP1, SNX11 and AC004477.3). Of them, AC021755.3 (P-value = 1.77 × 10-6), EIF2AK4 (P-value = 1.07 × 10-7), and CYP19A1 (P-value = 1.61 × 10-9) showed an association even at the stringent Bonferroni threshold (P-value < 2 × 10-6). Pathway enrichment analysis showed that the identified genes were significantly enriched in cancer-related pathways, such as FXR/RXR activation, EIF2 signaling and LXR/RXR activation. Conclusion By integrating gene expression and genotype data, our comprehensive transcriptome-wide association study identified novel endometrial cancer risk loci and candidate target genes that warrant further investigation. Citation Format: Jingjing Zhu, Tracy A. O'Mara, Veronica W. Setiawan, Mengmeng M. Du, the ECAC consortium, Christine Friedenreich, Linda S. Cook, James Lacey, Chu Chen, Lisa Johnson, Immaculata De Vivo, Nicolas Wentzensen, Xiao-Ou Shu, Jirong Long, Wei Zheng, Lang Wu, Herbert Yu. Transcriptome-wide association study of endometrial cancer risk [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 827.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».