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Record W7162034800 · doi:10.82308/46776

A gene association study to identify novel pancreatic cancer susceptibility genes

2018· dissertation· en· W7162034800 on OpenAlexaboutno aff
Cavin Wong

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicPancreatic and Hepatic Oncology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPancreatic cancerGenetic inheritanceCancerMedical screeningMutation

Abstract

fetched live from OpenAlex

Environ 10% des cancers du pancréas (CP) sont héréditaires. Cependant, peu d'entre eux sont expliqués par des gènes connus de susceptibilité au cancer. Les efforts récents pour identifier de nouveaux gènes de susceptibilité pour le CP ont été généralement infructueux, probablement à cause des limitations des méthodes utilisées quant à l'identification d'un « signal faible » dans une grande quantité de « bruit » causé par des variants non causaux. Ainsi, dans cette dissertation, j'ai teste l'hypothèse qu'un test d'association cas-contrôles par région, le Mixed-effects Score Test (MiST), va permettre d'identifier ces « signaux faibles ». En comparaison avec d'autres méthodes, MiST est une approche statistique peu biaisée qui compare la fréquence de mutation d'un gène ou d'une région entre les cas et les contrôles, tout en tenant compte des caractéristiques individuelles des variants. Dans les cas de CP, l'ADN extrait de lymphocytes en circulation ou de salive a été utilisé pour représenter l'ADN germinal. Notre série de cas consiste en 109 cas de CP à haut risque (cancer du pancréas familial ou âge au diagnostic <50) avec séquençage complet d'exome et 289 cas de CP collectés prospectivement de deux centres hospitaliers canadiens (Montréal et Toronto) avec séquençage ciblé pour 710 gènes reliés au cancer. Notre série contrôle consiste en 987 cas indemnes de cancer collectés de multiples projets locaux. Tous les échantillons ont été traités sur la même pipeline et les variants étaient limités aux variants exoniques et variants d'épissage. Avant de faire ce test, nous avons utilisé une analyse en composantes principales pour exclure les valeurs aberrantes. Pour augmenter la puissance de notre étude, nous avons limité notre test d'association à 449 gènes associés à la réparation de l'ADN, pour lesquels 682 variants rares (fréquence d'allèle mineur <0.5%) ont été identifiés dans 418 de ces gènes. MiST a été exécuté pour 235 gènes qui avaient >10 variants rares identifiés dans tous les cas et contrôles; de ceux-ci, 42 gènes étaient significatifs avant correction pour tests multiples (p<0,05), incluant les gènes connus de prédisposition au cancer BRCA1, BRCA2 et STK11. Après correction (p<0,00021), seulement deux gènes sont restés significatifs : RECQL et SMG1. La méthode « drop-one » a été utilisée pour déterminer les variants candidats responsables de l'association avec le CP pour les 3 gènes connus de prédisposition héréditaire et les 2 gènes candidats. Avec cette méthode, (augmentation de valeur-p>35%), nous avons pu identifier les mutations pathogènes connues dans les gènes BRCA1 et BRCA2, de même qu'une liste de variants candidats dans les 5 gènes. Comme l'association pour les gènes STK11 et RECQL était causée par des variants chez les contrôles, celles-ci ont été écartées comme un effet protecteur difficile à évaluer avec notre taille d'échantillon. En revanche, l'association pour SMG1, notre meilleur candidat (p=3.22E-7), était causée par 15 variants identifiés chez 29 cas et 1 contrôle. Pour supporter davantage SMG1 comme gène candidat de susceptibilité au cancer, des analyses de ségrégation ont été réalisées pour deux familles pour lesquelles des échantillons étaient disponibles. Chez l'une de ces familles, nous avons observé une ségrégation du variant chez trois individus avec CP. En résumé, cette dissertation démontre la faisabilité et l'utilité d'une approche d'association génétique par région pour identifier de nouveaux gènes de susceptibilité, de même que pour prioriser les variants à investiguer pour de futures analyses fonctionnelles. En utilisant ces méthodes, nous avons identifié un nouveau gène candidat de susceptibilité au CP, SMG1, qui devra être validé davantage dans d'autres cohortes et par des analyses fonctionnelles.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.057
GPT teacher head0.447
Teacher spread0.390 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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