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Enregistrement W4385460735 · doi:10.1158/0008-5472.c.6769316

Data from A Genetic Locus within the FMN1/GREM1 Gene Region Interacts with Body Mass Index in Colorectal Cancer Risk

2023· preprint· en· W4385460735 sur OpenAlexafffund
Elom K. Aglago, Andre E. Kim, Yi Lin, Conghui Qu, Marina Evangelou, Ren Yu, John L. Morrison, Demetrius Albanes, Volker Arndt, Elizabeth L. Barry, James W. Baurley, Sonja I. Berndt, Stephanie A. Bien, D. Timothy Bishop, Emmanouil Bouras, Hermann Brenner, Daniel D. Buchanan, Arif Budiarto, Robert Carreras‐Torres, Graham Casey, Tjeng Wawan Cenggoro, Andrew T. Chan, Jenny Chang‐Claude, Xuechen Chen, David V. Conti, Matthew A.M. Devall, Virginia Díez‐Obrero, Niki Dimou, David A. Drew, Jane C. Figueiredo, Steven Gallinger, Graham G. Giles, Stephen B. Gruber, Andrea Gsur, Marc J. Gunter, Heather Hampel, Sophia Harlid, Akihisa Hidaka, Tabitha A. Harrison, Michael Hoffmeister, Jeroen R. Huyghe, Mark A. Jenkins, Kristina M. Jordahl, Amit D. Joshi, Eric S. Kawaguchi, Temitope O. Keku, Anshul Kundaje, Susanna C. Larsson, Loı̈c Le Marchand, Juan Pablo Lewinger, Li Li, Brigid M. Lynch, Bharuno Mahesworo, Marko Mandic, Mireia Obón‐Santacana, Vı́ctor Moreno, Neil Murphy, Hongmei Nan, Rami Nassir, Polly A. Newcomb, Shuji Ogino, Jennifer Ose, Rish K. Pai, Julie R. Palmer, Nikos Papadimitriou, Bens Pardamean, Anita R. Peoples, Elizabeth A. Platz, John D. Potter, Ross L. Prentice, Gad Rennert, Edward Ruiz-Narváez, Lori C. Sakoda, Peter C. Scacheri, Stephanie L. Schmit, Robert E. Schoen, Anna Shcherbina, Martha L. Slattery, Mariana C. Stern, Yu‐Ru Su, Catherine M. Tangen, Stephen N. Thibodeau, Duncan C. Thomas, Yu Tian, Cornelia M. Ulrich, Fränzel J.B. van Duijnhoven, Bethany Van Guelpen, Kala Visvanathan, Pavel Vodička, Jun Wang, Emily White, Alicja Wolk, Michael O. Woods, Anna H. Wu, Natalia Zemlianskaia, Li Hsu, W. James Gauderman, Ulrike Peters, Konstantinos K. Tsilidis, Peter T. Campbell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDigestive system and related health
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteSchool of Public Health, Imperial College LondonAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaNational Health and Medical Research CouncilWorld Cancer Research FundMedical Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthInstituto de Salud Carlos IIIXarxa de Bancs de Tumors de CatalunyaOffice of Research Infrastructure Programs, National Institutes of HealthJunta de Castilla y LeónInstitut Gustave-RoussyCancer Council VictoriaDeutsche KrebshilfeAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroVetenskapsrådetHerzfelder'sche FamilienstiftungCanadian Institutes of Health ResearchCancerfondenNIHR Imperial Biomedical Research CentreCentre International de Recherche sur le CancerGrantová Agentura České RepublikyInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleFood Standards AgencyBundesministerium für Bildung und ForschungHarvard T.H. Chan School of Public HealthNational Institute for Health and Care ResearchMinisterstvo Zdravotnictví Ceské RepublikyWorld Health OrganizationCancer Research UKGénome QuébecMutuelle Générale de l'Education NationaleMinisterio de Economía y CompetitividadUniversity of PittsburghJohns Hopkins UniversityOntario Ministry of Research and InnovationLigue Contre le CancerDeutsches KrebsforschungszentrumUniverzita Karlova v PrazeCanadian Cancer Society Research InstituteMcGill UniversityBrigham and Women's HospitalFred Hutchinson Cancer Research CenterImperial College LondonDamon Runyon Cancer Research FoundationU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésLocus (genetics)Colorectal cancerBody mass indexGeneGeneticsIndex (typography)BiologyComputational biologyCancerComputer scienceEndocrinologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Colorectal cancer risk can be impacted by genetic, environmental, and lifestyle factors, including diet and obesity. Gene-environment interactions (G × E) can provide biological insights into the effects of obesity on colorectal cancer risk. Here, we assessed potential genome-wide G × E interactions between body mass index (BMI) and common SNPs for colorectal cancer risk using data from 36,415 colorectal cancer cases and 48,451 controls from three international colorectal cancer consortia (CCFR, CORECT, and GECCO). The G × E tests included the conventional logistic regression using multiplicative terms (one degree of freedom, 1DF test), the two-step EDGE method, and the joint 3DF test, each of which is powerful for detecting G × E interactions under specific conditions. BMI was associated with higher colorectal cancer risk. The two-step approach revealed a statistically significant G×BMI interaction located within the Formin 1/Gremlin 1 (FMN1/GREM1) gene region (rs58349661). This SNP was also identified by the 3DF test, with a suggestive statistical significance in the 1DF test. Among participants with the CC genotype of rs58349661, overweight and obesity categories were associated with higher colorectal cancer risk, whereas null associations were observed across BMI categories in those with the TT genotype. Using data from three large international consortia, this study discovered a locus in the FMN1/GREM1 gene region that interacts with BMI on the association with colorectal cancer risk. Further studies should examine the potential mechanisms through which this locus modifies the etiologic link between obesity and colorectal cancer. Significance: This gene-environment interaction analysis revealed a genetic locus in FMN1/GREM1 that interacts with body mass index in colorectal cancer risk, suggesting potential implications for precision prevention strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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