Association of Inherited Genetic Variants with Multiple Primary Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent genome-wide association studies (GWAS) have identified new susceptibility loci for melanoma, but their associations with multiple primary melanoma (MPM) are unclear. METHODS: We investigated the associations of 69 SNPs in 39 GWAS-identified loci with odds of MPM relative to single primary melanoma in the international, population-based Genes, Environment, and Melanoma study. Per-minor-allele ORs and 95% confidence intervals (CI) for individuals with MPM "cases" (n = 1,205) relative to single primary melanoma "controls" (n = 2,458) were estimated using multivariable logistic regression, and polygenic risk scores (PRS) were calculated and weighted based on a 2020 GWAS meta-analysis (57 of the 68 independent GWAS SNPs available). RESULTS: Thirteen SNPs in 11 gene regions (PARP1, CYP1B1/RMDN3, TERT, RAPGEF5, TYRP1, MTAP, CDKN2A/CDKN2B, KLF4, TYR, SOX6, and ASIP) were statistically significantly associated (P < 0.05) with MPM adjusting for age, sex, age-by-sex interaction, and study center. The highest versus lowest PRS quintile was associated with a 2.81-fold higher odds of MPM (95% CI, 2.10-3.78; P = 7.5 × 10-13); this association was attenuated but remained statistically significant after excluding SNPs individually associated with MPM (OR = 1.75, 95% CI, 1.32-2.31). CONCLUSIONS: Inherited genetic variants spanning 11 gene regions were independently associated with MPM. Nonsignificant SNPs were associated with MPM when aggregated into a PRS, indicating that their cumulative effect may influence MPM risk despite lacking individual statistical significance in our study population. IMPACT: Our findings provide additional evidence that these loci are associated with melanoma risk and estimate the magnitude of their genetic effect on subsequent (multiple) primary melanoma risk.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».