Systematic review on gene–sun exposure interactions in skin cancer
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of skin cancer is determined by environmental factors like ultraviolet radiation (UVR), personal habits like time spent outdoors and genetic factors. This review aimed to survey existing studies in gene-environment (GxE) interaction on skin cancer risk, and report on GxE effect estimates. METHODS: We searched Embase, Medline (Ovid) and Web of Science (Core Collection) and included only primary research that reported on GxE on the risk of the three most common types of skin cancer: basal cell carcinoma (BCC), squamous cell carcinoma (SCC) and melanoma. Quality assessment followed the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was not possible because no two studies examined the same interaction. This review was registered on PROSPERO (CRD42021238064). RESULTS: In total 260 records were identified after exclusion of duplicates. Fifteen studies were included in the final synthesis-12 used candidate gene approach. We found some evidence of GxE interactions with sun exposure, notably, with MC1R, CAT and NOS1 genes in melanoma, HAL and IL23A in BCC and HAL and XRCC1 in SCC. CONCLUSION: Sun exposure seems to interact with genes involved in pigmentation, oxidative stress and immunosuppression, indicating that excessive UV exposure might exhaust oxidative defence and repair systems differentially, dependent on genetic make-up. Further research is warranted to better understand skin cancer epidemiology and develop sun exposure recommendations. A genome-wide approach is recommended as it might uncover unknown disease pathways dependent on UV radiation.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle