Allelic effects on KLHL17 expression underlie a pancreatic cancer genome-wide association signal at chr1p36.33
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) is the third leading cause of cancer-related deaths in the U.S. Both rare and common germline variants contribute to PDAC risk. Here, we fine-map and functionally characterize a common PDAC risk signal at chr1p36.33 (tagged by rs13303010) identified through a genome wide association study (GWAS). One of the fine-mapped SNPs, rs13303160 (OR = 1.23 (95% CI 1.15-1.32), P- value = 2.74×10 −9 , LD r 2 = 0.93 with rs13303010 in 1000 G EUR samples) demonstrated allele-preferential gene regulatory activity in vitro and binding of JunB and JunD in vitro and in vivo. Expression Quantitative Trait Locus (eQTL) analysis identified KLHL17 as a likely target gene underlying the signal. Proteomic analysis identified KLHL17 as a member of the Cullin-E3 ubiquitin ligase complex with vimentin and nestin as candidate substrates for degradation in PDAC-derived cells. In silico differential gene expression analysis of high and low KLHL17 expressing GTEx pancreas samples suggested an association between lower KLHL17 levels (risk associated) and pro-inflammatory pathways. We hypothesize that KLHL17 may mitigate cell injury and inflammation by recruiting nestin and vimentin for ubiquitination and degradation thereby influencing PDAC risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».