Lung Cancer in Ever- and Never-Smokers: Findings from Multi-Population GWAS Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical, molecular, and genetic epidemiology studies displayed remarkable differences between ever- and never-smoking lung cancer. METHODS: We conducted a stratified multi-population (European, East Asian, and African descent) association study on 44,823 ever-smokers and 20,074 never-smokers to identify novel variants that were missed in the non-stratified analysis. Functional analysis including expression quantitative trait loci (eQTL) colocalization and DNA damage assays, and annotation studies were conducted to evaluate the functional roles of the variants. We further evaluated the impact of smoking quantity on lung cancer risk for the variants associated with ever-smoking lung cancer. RESULTS: Five novel independent loci, GABRA4, intergenic region 12q24.33, LRRC4C, LINC01088, and LCNL1 were identified with the association at two or three populations (P < 5 × 10-8). Further functional analysis provided multiple lines of evidence suggesting the variants affect lung cancer risk through excessive DNA damage (GABRA4) or cis-regulation of gene expression (LCNL1). The risk of variants from 12 independent regions, including the well-known CHRNA5, associated with ever-smoking lung cancer was evaluated for never-smokers, light-smokers (packyear ≤ 20), and moderate-to-heavy-smokers (packyear > 20). Different risk patterns were observed for the variants among the different groups by smoking behavior. CONCLUSIONS: We identified novel variants associated with lung cancer in only ever- or never-smoking groups that were missed by prior main-effect association studies. IMPACT: Our study highlights the genetic heterogeneity between ever- and never-smoking lung cancer and provides etiologic insights into the complicated genetic architecture of this deadly cancer.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».