Dominant and recessive genetic models of LSP1 Gene rs3817198 Polymorphism and Breast Cancer Risk: A Systematic Review and Meta-analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The aim of this meta-analysis is to predict effect of dominant and recessive genetic models of LSP1 gene rs3817198 polymorphism and breast cancer risk. We performed the meta-analysis according to PRISMA protocol. Three databases including PubMed/Medline, Web of sciences and EMBASE was searched. We included all studies that evaluated association of LSP1 gene rs3817198 and breast cancer risk in this meta-analysis. ORs and their reported 95% confidence interval (CI) for dominant and recessive inheritance models were extracted form final retrieved studies. ORs were pooled using both fixed and the random-effect models. Egger’s test and contour-enhanced funnel plot was used to evaluate Publication bias and small study effect. Twelve publications were eligible for final analysis after applying of inclusion and exclusion criteria. Totally, this meta-analysis composed of 15,530 cases and 20,258 controls. This study revealed significant association between LSP1 gene rs3817198 polymorphism and breast cancer in dominant genetic model (OR=1.07 [1.01-1.14]). Inversely, no association was found in recessive genetic model (OR=1.10 [0.93-1.32]). Subgroup analysis displayed a significant association in population-based studies and European & American & African population only in dominant genetic model. Begg’s funnel plot and Egger’s test were used for assessment of publication bias and confirmed no publication bias. Finally, we think LSP1 gene rs3817198 polymorphism is associated with breast cancer risk and the risk is more prominent in Caucasians. Nevertheless, further studies are required to confirm the association.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».