Aggregation tests identify new gene associations with breast cancer in populations with diverse ancestry
Notice bibliographique
Résumé
Low-frequency variants play an important role in breast cancer (BC) susceptibility. Gene-based methods can increase power by combining multiple variants in the same gene and help identify target genes.We evaluated the potential of gene-based aggregation in the Breast Cancer Association Consortium cohorts including 83,471 cases and 59,199 controls. Low-frequency variants were aggregated for individual genes' coding and regulatory regions. Association results in European ancestry samples were compared to single-marker association results in the same cohort. Gene-based associations were also combined in meta-analysis across individuals with European, Asian, African, and Latin American and Hispanic ancestry.In European ancestry samples, 14 genes were significantly associated (q < 0.05) with BC. Of those, two genes, FMNL3 (P = 6.11 × 10-6) and AC058822.1 (P = 1.47 × 10-4), represent new associations. High FMNL3 expression has previously been linked to poor prognosis in several other cancers. Meta-analysis of samples with diverse ancestry discovered further associations including established candidate genes ESR1 and CBLB. Furthermore, literature review and database query found further support for a biologically plausible link with cancer for genes CBLB, FMNL3, FGFR2, LSP1, MAP3K1, and SRGAP2C.Using extended gene-based aggregation tests including coding and regulatory variation, we report identification of plausible target genes for previously identified single-marker associations with BC as well as the discovery of novel genes implicated in BC development. Including multi ancestral cohorts in this study enabled the identification of otherwise missed disease associations as ESR1 (P = 1.31 × 10-5), demonstrating the importance of diversifying study cohorts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».