A genome-wide SNP-SNP interaction analysis exploring novel interacting loci associated with the risk of recurrence in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic factors can influence and predict patient outcomes. The association of interactions of germline SNPs with patient outcomes is an understudied area of prognostic research. In this study, we applied the first genome-wide SNP-SNP interaction analysis in relation to colorectal cancer outcomes. OBJECTIVES: Our objective was to explore interacting SNP loci at the genome-wide level that predict the risk of local or distant recurrence (RMFS) in a cohort of stage I-III colorectal cancer patients from the Canadian province of Newfoundland and Labrador. METHODS: The patient cohort consisted of 430 unrelated Caucasian patients. Genetic and medical data was collected previously and the genetic data consisted of a total of 384,415 genotyped SNPs. The PLINK epistasis function was utilized to examine pairwise SNP interactions. Select interactions were assessed by multivariable Cox-regression models, adjusting for established clinical covariates. Genomic regions identified were explored for additional interactions. Published databases were utilized to retrieve biological information about the loci identified. RESULTS: After Bonferroni correction for multiple testing, no interaction remained significant. We present the top 20 interactions. The interaction p-values ranged from p = 1.37E-8 to p = 2.14E-9 in this set. Interactions were also tested by multivariable Cox regression models including established clinical covariates. Many of the SNPs were intronic and some of them were functional (e.g., expression quantitative expression loci). Analysis of the other SNPs in the same genomic regions as the interacting SNPs led to the identification of three additional interaction models. CONCLUSIONS: We present the results of the first genome-wide SNP-SNP interaction analysis in colorectal cancer outcomes. While no SNP-SNP interaction remained significant after correction for multiple testing, our methodology emphasizes the additional knowledge that can be obtained using interaction analyses while studying prognostic markers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».