Data from The Influence of Smoking and Occupational Risk Factors on DNA Methylation in the <i>AHRR</i> and <i>F2RL3</i> Genes
Notice bibliographique
Résumé
AbstractBackground: AHRR and F2RL3 hypomethylation has been associated with lung cancer. In this study, we investigated the cross-sectional association between smoking and occupational exposures, and AHRR and F2RL3 methylation. Methods: A case–control study was nested in CARTaGENE to examine the association between AHRR and F2RL3 methylation and lung cancer risk (200 cases; 400 controls). A secondary analysis was conducted using the data collected from this nested study; namely, baseline information on participants’ smoking behavior and longest-held job was obtained. A cumulative smoking index summarized information on the number of cigarettes smoked, duration of smoking, and time since cessation. Exposure to 13 occupational agents was estimated using the Canadian Job Exposure Matrix. In baseline blood samples, methylation ratios of 40 CpG sites in the AHRR and F2RL3 genes were measured using Sequenom EpiTYPER. Separate least squares regression models were used to estimate the associations between smoking and occupational exposures, and average AHRR and F2RL3 methylation levels, while adjusting for confounders identified from directed acyclic graphs. Results: In both genes, smoking was associated with lower average methylation levels. Occupational exposure to aromatic amines, cadmium, and formaldehyde were associated with lower AHRR methylation while, only benzene was associated with F2RL3 hypomethylation; these associations were stronger among ever smokers. Conclusions: Our findings support that smoking and occupational exposures to some agents are associated with AHRR and F2RL3 hypomethylation. Impact: Our results inform on mechanisms underlying environmental exposures in lung cancer etiology; future studies should prioritize studying joint exposures.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».