MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381112992 · doi:10.1136/gutjnl-2023-bsg.42

O43 Trans-ancestry transcriptome-wide association study to uncover novel susceptibility genes and therapeutic targets for colorectal cancer

2023· article· en· W4381112992 sur OpenAlex
Lijuan Wang, Lidan Hu, Jing Sun, Jianhui Zhao, Lili Yu, Yeting Hu, Dan Zhou, Yazhou He, Xiangrui Meng, Zhongshang Yuan, Maria Timofeeva, Susan M. Farrington, Julian Little, Honghe Zhang, Kefeng Ding, Wei Zheng, Malcolm G. Dunlop, Evropi Τheodoratou, Xue Li

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenome-wide association studySingle-nucleotide polymorphismColorectal cancerBiologyTranscriptomeLocus (genetics)GeneCarcinogenesisGeneticsGenetic associationGene expressionCancerGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Genome-wide association studies (GWASs) have revealed hundreds of common single nucleotide polymorphisms (SNPs) and susceptibility genes for colorectal cancer (CRC). For most susceptibility locus, the underlying biological mechanisms involved in colorectal carcinogenesis remain unclear. We conducted a trans-ancestry transcriptome-wide association study (TWAS), aiming to illustrate how altered gene expression influences CRC risk. <h3>Methods</h3> We first carried out a trans-ancestry meta-analysis through combining summary statistics from large-scale CRC GWASs conducted in European (20,049 cases and 22,661 controls) and Asian (19,597 cases and 51,398 controls) populations. TWAS analysis was then performed by integrating gene-expression prediction models generated from colon tissues and blood samples with GWAS summary data to evaluate associations between genetically predicted gene expression and CRC risk. Functional experiments both in CRC cells and tumor xenografts were conducted to examine the underlying mechanisms involved in colorectal carcinogenesis. Further, a drug sensitivity test was employed to explore potential clinical implications for CRC treatment. <h3>Results</h3> The TWAS identified a total of 50 differentially expressed genes highly associated with CRC risk, and eleven of them (<i>ASPDH, AXIN1, CCDC28A, CNPY4, CRTC3, CYB5D1, DENND4C, FAM89B, FNIP2, RUFY2, SOX4</i>) were novel findings. Annotation of putative functional variants within TWAS-identified locus revealed that over half (63.8%) showed evidence of transcriptional regulatory mechanisms via proximal promoter or distal enhancer-promoter interactions. Over-expression of gene-splicing factor 3a subunit 3 (<i>SF3A3</i>) was significantly associated with increased risk of CRC (P = 1.35×10<sup>-8</sup>). Further cell and animal experiments confirmed that <i>SF3A3</i> plays an oncogenic role in CRC development, and the underlying biological mechanism is related to its anti-apoptosis effect. The drug sensitivity test revealed that phenethyl isothiocyanate (PEITC) targeting <i>SF3A3</i> could inhibit CRC progression. <h3>Conclusions</h3> This study identified novel CRC susceptibility genes and explored potential biological mechanisms involved in CRC development, providing important insight into the etiology and treatment of CRC.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle