Polygenic Risk Score Analysis of 37 SNPs Associated with Melanoma Risk in Colombian Population
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma incidence is increasing, with distinct genetic and clinical patterns observed in the Latin American population. This study aimed to evaluate melanoma risk in a Colombian cohort through polygenic risk analysis using 37 variants across nine genes previously associated with melanoma. We performed polygenic risk score (PRS) analysis on 85 melanoma patients and 165 controls. Genotyping was performed for 37 melanoma-associated SNPs, and on the basis of previous GWAS reports, individual PRSs were calculated for each participant. The participants were then stratified into quartiles to examine risk gradients. In addition, phenotypic features such as eye and hair color were evaluated, and genetic models and haplotype analyses were performed, adjusting for sex and family history of cancer. PRS quartile stratification revealed a clear risk gradient. Notably, 31.8% of the melanoma cases were clustered in the highest-risk quartile (Q4), with a maximum PRS of 1.04. Variants in TYR, TYRP1, CDKN2A, and HERC2 significantly contributed to risk, and light brown eye and hair colors were strongly associated with increased melanoma risk. Moreover, a protective haplotype in the OCA2-HERC2 region was identified among males. The integration of the PRS with clinical and phenotypic factors has potential for improving melanoma risk stratification in the Colombian population, warranting further investigation in larger, diverse cohorts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».