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Enregistrement W4394560644 · doi:10.6084/m9.figshare.22324037

Impact of <i>NOTCH1</i> polymorphisms on liver cancer in a Chinese Han population

2023· dataset· en· W4394560644 sur OpenAlexaff
Baofeng Wang, Xiaobin Ma, Wenjie Zhang, Liang Li, Ying Zan, Jianshui Zhan, Xufeng Guo, Ming Lei, Hongbing Ma

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHan chineseGeneticsSingle-nucleotide polymorphismLiver cancerBiologyInternal medicineMedicineTraditional medicineCancerGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NOTCH1, a member of the Notch family, is up-expression in advanced liver cancer (LC) patients and is associated with tumor sizes, tumor stage, metastasis, and invasion. A few studies have discovered the contribution of NOTCH1 variants to LC risk. Our purpose was to assess the relationship of NOTCH1 rs10521, rs2229971, and rs4489420 to LC risk. We enrolled 709 LC patients and 708 healthy controls. Genotyping was determined through the Agena MassARRAY system. Multiple genetic models by logistic regression were useful for odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs). Rs10521-G (p = 0.009, OR = 0.75, 95% CI: 0.61–0.93), rs2229971-A (p = 0.023, OR = 0.81, 95% CI: 0.67–0.97), and rs4489420-A (p = 0.014, OR = 0.38, 95% CI: 0.16–0.85) might be protective factors for LC occurrence in the Chinese Han population, especially rs10521 and rs2229971 (false-positive report probability (FPRP) <0.2 and statistical power >90%). Interestingly, stratified analysis displayed that the contribution of NOTCH1 polymorphisms to LC risk might be associated with gender, age, smoking, and drinking. Our data first determined that NOTCH1 rs10521-G, rs2229971-A, and rs4489420-A might be protective factors for LC susceptibility.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
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
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Résumé présentoui

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