A microRNA binding site polymorphism in the 3′ UTR region of VEGF-A gene modifies colorectal cancer risk based on ethnicity: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vascular endothelial growth factor A (VEGF-A) plays an integral role in angiogenesis by contributing to growth, development, and metastasis of solid tumors. Recently, a single-nucleotide polymorphism +936C/T located in the VEGF-A 3' untranslated region (UTR) facilitated the susceptibility of colorectal cancer. The association between VEGF-A gene polymorphism +936C/T and colorectal cancer risk has been widely studied in the last decade, but presently, the results furnished remain enigmatic. Hence, the study aimed to investigate the association between VEGF-A +936C/T miRNA binding site polymorphism and the risk of developing colorectal cancer. METHODS: This meta-analysis included 13 published case-control studies covering 3465 cases (colorectal cancer) and 3476 healthy controls. Publication bias was examined by means of Begg's funnel plots and Egger's regression tests. The quality of the studies included was evaluated using Newcastle-Ottawa scale. Subgroup analyses were performed in accordance to the various ethnicities of the study subjects and the study quality. RESULTS: From the data obtained, it is implied that VEGF-A +936C/T polymorphism did not correlate with elevated colorectal cancer risk in all genetic models. But the results acquired from the subgroup analysis in over dominant model (CT vs. CC + TT: OR = 1.5047, 95% CI = 1.19-1.90) suggest that VEGF-A +936C/T polymorphism leads to the raise in the risk of developing CRC among the East Asian population. No association was observed in Caucasian and South Asian population. CONCLUSIONS: Our results indicate that VEGF-A +936C/T polymorphism is not a risk factor for developing CRC in Caucasian and South Asian population. However, the East Asian population was related to an increased risk of developing colorectal cancer due to the presence of the minor allele.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».