Genetic Polymorphisms Involved in Mitochondrial Metabolism and Pancreatic Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The mitochondrial metabolism has been associated with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) risk. Recent evidence also suggests the involvement of the genetic variability of the mitochondrial function in several traits involved in PDAC etiology. However, a systematic investigation of the genetic variability of mitochondrial genome (mtSNP) and of all the nuclear genes involved in its functioning (n-mtSNPs) has never been reported. Methods: We conducted a two-phase association study of mtSNPs and n-mtSNPs to assess their effect on PDAC risk. We analyzed 35,297 n-mtSNPs and 101 mtSNPs in up to 55,870 individuals (12,884 PDAC cases and 42,986 controls). In addition, we also conducted a gene-based analysis on 1,588 genes involved in mitochondrial metabolism using Multi-marker Analysis of GenoMic Annotation (MAGMA) software. Results: In the discovery phase, we identified 49 n-mtSNPs and no mtSNPs associated with PDAC risk (P < 0.05). In the second phase, none of the findings were replicated. In the gene-level analysis, we observed that three genes (TERT, SUGCT, and SURF1) involved in the mitochondrial metabolism showed an association below the Bonferroni-corrected threshold of statistical significance (P = 0.05/1588 = 3.1 × 10−5). Conclusions: Even though the mitochondrial metabolism might be involved in PDAC etiology, our results, obtained in a study with one of the largest sample sizes to date, show that neither n-mtSNPs nor mtSNPs are associated with PDAC risk. Impact: This large case–control study does not support a role of the genetic variability of the mitochondrial function in PDAC 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».