Analysis of Pancreatic Cancer Genetic Risk Factors in a Multi-Ethnic Population Sample
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pancreatic cancer (PC) has one of the highest mortality to incidence ratio of all cancers. Early identification of at-risk individuals should permit early diagnosis. Genome-wide association studies showed the association of several genetic variants with PC risk in multi-ethnic populations. Our objective was to examine the association of these genetic variants with PC in a population sample from Kuwait. Methods: DNA samples from 103 pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) specimens and 132 healthy controls were used for genotyping ABO rs505922, BCAR1 rs7190458, LINC-PINT rs6971499, HNF1B rs4795218, VDR rs2228570 rs731236, and PRSS1 rs111033565 rs111033568 rs387906698 and rs267606982 using TaqMan genotyping assays, and VDR expression was performed by immunocytochemistry. Results: ABO rs505922C and VDR rs2228570A were associated with PDAC risk (odds ratio (OR): 1.55, 95% confidence interval (CI): 1.07 - 2.24, P = 0.027; OR: 1.64, 95% CI: 1.09 - 2.48, P = 0.024; respectively). An unweighted polygenic risk score ( ABO rs505922, BCAR1 rs7190458, LINC-PINT rs6971499, and HNF1B rs4795218) was significantly associated with PDAC risk (¦A: -0.11, 95% CI: -0.15 to -0.05, P < 0.001). VDR expression was downregulated or absent in most PDAC specimens regardless of VDR haplotype. Conclusion: ABO rs505922C and VDR rs2228570A are PDAC genetic risk factors in our population. Ethnicity influences the association of reported genetic PDAC risk factors and should be adjusted for when performing PDAC genetic risk estimations. Investigation of these genetic risk factors in other ethnic populations is a necessity to evaluate their PDAC risk prediction potential. World J Oncol. 2024;15(5):792-800 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1911
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».