Genetic Variation in Cell Death Genes and Risk of Non-Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-Hodgkin lymphomas are a heterogeneous group of solid tumours that constitute the 5 th highest cause of cancer mortality in the United States and Canada.Poor control of cell death in lymphocytes can lead to autoimmune disease or cancer, making genes involved in programmed cell death of lymphocytes logical candidate genes for lymphoma susceptibility. Materials and Methods:We tested for genetic association with NHL and NHL subtypes, of SNPs in lymphocyte cell death genes using an established population-based study.17 candidate genes were chosen based on biological function, with 123 SNPs tested.These included tagSNPs from HapMap and novel SNPs discovered by re-sequencing 47 cases in genes for which SNP representation was judged to be low.The main analysis, which estimated odds ratios by fitting data to an additive logistic regression model, used European ancestry samples that passed quality control measures (569 cases and 547 controls).A two-tiered approach for multiple testing correction was used: correction for number of tests within each gene by permutation-based methodology, followed by correction for the number of genes tested using the false discovery rate.Results: Variant rs928883, near miR-155, showed an association (OR per A-allele: 2.80 [95% CI: 1.63-4.82];p F = 0.027) with marginal zone lymphoma that is significant after correction for multiple testing.Conclusions: This is the first reported association between a germline polymorphism at a miRNA locus and lymphoma.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,008 |
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 ».