Biomarkers of the transsulfuration pathway and risk of renal cell carcinoma in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (<scp>EPIC</scp>) study
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have suggested that components of one-carbon metabolism, particularly circulating vitamin B6, have an etiological role in renal cell carcinoma (RCC). Vitamin B6 is a cofactor in the transsulfuration pathway. We sought to holistically investigate the role of the transsulfuration pathway in RCC risk. We conducted a nested case-control study (455 RCC cases and 455 matched controls) within the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) study. Plasma samples from the baseline visit were analyzed for metabolites of the transsulfuration pathway, including pyridoxal 5'-phosphate (PLP, the biologically active form of vitamin B6), homocysteine, serine, cystathionine, and cysteine, in addition to folate. Bayesian conditional logistic regression was used to estimate associations of metabolites with RCC risk as well as interactions with established RCC risk factors. Circulating PLP and cysteine were inversely associated with RCC risk, and these associations were not attenuated after adjustment for other transsulfuration metabolites (odds ratio (OR) and 90% credible interval (CrI) per 1 SD increase in log concentration: 0.76 [0.66, 0.87]; 0.81 [0.66, 0.96], respectively). A comparison of joint metabolite profiles suggested substantially greater RCC risk for the profile representative of low overall transsulfuration function compared to high function (OR 2.70 [90% CrI 1.26, 5.70]). We found some statistical evidence of interactions of cysteine with body mass index, and PLP and homocysteine with smoking status, on their associations with RCC risk. In conclusion, we found evidence suggesting that the transsulfuration pathway may play a role in metabolic dysregulation leading to RCC development.
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
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».