The Reticulon-4 3-bp Deletion/Insertion Polymorphism Is Associated with Structural mRNA Changes and the Risk of Breast Cancer: A Population-Based Case–Control Study with Bioinformatics Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer (BC) is a complex disease caused by molecular events that disrupt cellular survival and death. Discovering novel biomarkers is still required to better understand and treat BC. The reticulon-4 (RTN4) gene, encoding Nogo proteins, plays a critical role in apoptosis and cancer development, with genetic variations affecting its function. We investigated the rs34917480 in RTN4 and its association with BC risk in an Iranian population sample. We also predicted the rs34917480 effect on RTN4 mRNA structure and explored the RTN4’s protein–protein interaction network (PPIN) and related pathways. In this case–control study, 437 women (212 BC and 225 healthy) were recruited. The rs34917480 was genotyped using AS-PCR, mRNA secondary structure was predicted with RNAfold, and PPIN was constructed using the STRING database. Our findings revealed that this variant was associated with a decreased risk of BC in heterozygous (p = 0.012), dominant (p = 0.015), over-dominant (p = 0.017), and allelic (p = 0.035) models. Our prediction model showed that this variant could modify RTN4’s mRNA thermodynamics and potentially its translation. RTN4’s PPIN also revealed a strong association with apoptosis regulation and key signaling pathways highly implicated in BC. Consequently, our findings, for the first time, demonstrate that rs34917480 could be a protective factor against BC in our cohort, probably via preceding mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».