Susceptibility loci of <em>CNOT6 </em>in the general mRNA degradation pathway and lung cancer risk - a re-analysis of eight GWASs.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: mRNA degradation is an important regulatory step for controlling gene expression and cell functions. Genetic abnormalities involved in mRNA degradation genes were found to be associated with cancer risk. Therefore, we systematically investigated the roles of genetic variants in the general mRNA degradation pathway in lung cancer risk. EXPERIMENTAL DESIGN: Meta-analyses were conducted using summary data from six lung cancer genome-wide association studies (GWASs) from the Transdisciplinary Research in Cancer of the Lung and additional two GWASs from Harvard University and deCODE in the International Lung Cancer Consortium. Expression quantitative trait loci analysis (eQTL) was used for in silico functional validation of the identified significant susceptibility loci. RESULTS: This pathway-based analysis included 6,816 single nucleotide polymorphisms (SNP) in 68 genes in 14,463 lung cancer cases and 44,188 controls. In the single-locus analysis, we found that 20 SNPs were associated with lung cancer risk with a false discovery rate threshold of <0.05. Among the 11 newly identified SNPs in CNOT6, which were in high linkage disequilibrium, the rs2453176 with a RegulomDB score "1f" was chosen as the tagSNP for further analysis. We found that the rs2453176 T allele was significantly associated with lung cancer risk (odds ratio = 1.11, 95% confidence interval = 1.04-1.18) in the eight GWASs. In the eQTL analysis, we found that levels of CNOT6 mRNA expression were significantly correlated with the rs2453176 T allele, which provided additional biological basis for the observed positive association. CONCLUSION: The CNOT6 rs2453176 SNP may be a new functional susceptible locus for lung cancer 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».