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【广东会GDH基因检测】CD44基因rs13347多态性与乳腺癌发生风险的相关性

【广东会GDH基因检测】CD44基因rs13347多态性与乳腺癌发生风险的相关性。肿瘤基因检测与靶向药物选择导读:将为阐明CD44基因多态性在乳腺癌中的作用提供循证医学证据,为乳腺癌的早期发现和预防干预提供帮助。

广东会GDH基因检测】CD44基因rs13347多态性与乳腺癌发生风险的相关性

肿瘤基因检测与靶向药物选择导读:

背景:

随着对乳腺癌遗传性的重视,寻找乳腺癌遗传易感基因成为热点。目前已有多项研究探讨了分化簇44(CD44)基因rs13347多态性与乳腺癌的关系,但研究结论并不一致。因此,乳腺癌风险基因检测的人工智能优化课题组将利用这项荟萃分析来探索这种基因多态性在乳腺癌易感性中的作用。

方法:

本研究检索时间自2021年3月建库起设定。检索数据库包括中国知网、万方、VIP信息中文期刊服务平台、中国生物医学光盘、PubMed、EMBASE、Web of Science和Cochrane图书馆。对象为CD44基因rs13347多态性与乳腺癌关系的观察性研究(包括病例对照研究、横断面研究和队列研究)。语言仅限于英文和中文。提取纳入研究的数据,由两名研究人员独立评价文献质量。数据通过Stata 16.0软件进行统计分析。

结果:

本研究将在已有研究的基础上,系统评价CD44基因rs13347多态性与乳腺癌的关系。

结论:

本研究将为阐明CD44基因多态性在乳腺癌中的作用提供循证医学证据,为乳腺癌的早期发现和预防干预提供帮助。

道德与传播:

不会公开来自个人的私人信息。该系统评价也不涉及危害参与者的权利。不需要道德批准。结果可能会发表在同行评审的期刊上或在相关会议上传播。

OSF 注册号:

DOI 10.17605/OSF.IO/WBC7F

关键词: 乳腺癌,分化簇44,基因多态性,荟萃分析,方案

 

1. 基因检测与靶向药物基础知识:

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤。根据世界卫生组织2018年公布的统计数据,乳腺癌是世界上先进个威胁女性健康的恶性肿瘤。世界上乳腺癌的新病例超过200万。2018年女性乳腺癌发病率和死亡率分别为46.3/105和13.0/105,且呈上升趋势。每年,中国乳腺癌新发病例数和死亡人数分别约占世界乳腺癌死亡人数的12.2%和9.6%。由于延误诊断,晚期乳腺癌患者的数量有所增加。以往的研究表明,乳腺癌的早期诊断可以显着提高患者的生存率,但目前临床上缺乏早期筛查的有效手段。研究证实,乳腺癌具有遗传易感性。探索基因与乳腺癌的关系,有助于乳腺癌的早期诊断和预防。

分化簇 44 (CD44) 是一种多结构和多功能的跨膜糖蛋白,可用作透明质酸和许多其他细胞外基质成分以及多种生长因子和细胞因子的受体。许多研究表明,CD44参与了细胞的许多关键过程,包括细胞的生长、繁殖、分化、粘附和迁移。[ 6、7 ] _ _CD44也是一种常见的肿瘤标志物,与肿瘤细胞的增殖、迁移和侵袭密切相关,参与肿瘤相关的血管生成。研究发现,CD44在多种癌细胞中广泛表达,影响疾病的预后,而CD44的特异性敲低会抑制癌症的发生和发展。

CD44基因rs13347位点多态性与乳腺癌的相关性已被众多学者关注。虽然关于CD44基因rs13347位点多态性与乳腺癌易感性关系的研究较多,但结论仍存在争议。一些研究发现CD44基因rs13347位点的多态性增加了患乳腺癌的风险,而一些研究得出了相反的结论,即CD44基因的rs13347位点的多态性降低了患乳腺癌的风险。癌症。为了探究这种差异的来源(如是否与种族、民族、地区人群或研究方法的差异等有关),并阐明CD44基因rs13347多态性与乳腺癌的关系,乳腺癌风险基因检测的人工智能优化课题组将采用采用荟萃分析的方法对现有数据进行综合分析,以期为CD44基因rs13347位点多态性与乳腺癌遗传易感性的关系提供循证医学证据。

 

2.方法

2.1。协议寄存器

本系统评价和荟萃分析方案是在系统评价和荟萃分析方案的先进报告项目的指导下起草的。此外,它已在开放科学框架(OSF)上注册(注册号:DOI 10.17605/OSF.IO/WBC7F)。

2.2. 伦理

由于该计划不需要招募患者和收集个人信息,因此不需要伦理委员会的批准。

2.3. 资格标准

  • (1)
  • 受试者为病理诊断为乳腺癌者和对照组(非乳腺癌患者)。对患者的年龄、种族和地区没有任何限制。
  • (2)
  • 研究类型为观察性研究,研究CD44基因rs13347位点多态性与乳腺癌的关系(包括病例对照研究、横断面研究、队列研究)。语言仅限于中文和英文。
  • (3)
  • 等位基因或基因型的分布频率数据可用。
  • (4)
  • 基因型的分布频率符合哈代-温伯格定律。

2.4. 排除标准。

  • (1)
  • 多次发表研究。
  • (2)
  • 发表的文献为摘要或综述的文章,文章数据不完整或不正确,联系作者后无法获得完整数据。
  • (3)
  • 关于未能提供有关基因型频率的详细数据的研究。
  • (4)
  • 动物研究或实验研究。

2.5. 检索策略

以“CD44”、“基因多态性”、“乳腺癌”为中文检索词,在中国知识基础设施、万方、VIP信息中文期刊服务平台、中国生物医学文献数据库等中文数据库中进行检索。“Cluster of Differentiation 44”、“CD44”、“polymorphism”、“breast cancer”、“breast cancer”等在PubMed、EMBASE、Web of Science和Cochrane等英文数据库中被用作英文检索词图书馆。自2021年3月建库以来,收集了所有关于CD44基因rs13347多态性与乳腺癌关系的文献。以 PubMed 为例,检索策略见表​​​

表格1

1.

表格1

PubMed 数据库中的搜索策略。

数字

 

搜索词

 

#1

 

分化集群 44 [标题/摘要]

 

#2

 

CD44 [标题/摘要]

 

#3

 

rs13347 [标题/摘要]

 

#4

 

#1 或 #2 或 #3

 

#5

 

多态性 [标题/摘要]

 

#6

 

基因突变序列 [标题/摘要]

 

#7

 

#5 或 #6

 

#8

 

乳腺癌 [MeSH]

 

#9

 

乳腺肿瘤 [标题/摘要]

 

#10

 

乳腺肿瘤 [标题/摘要]

 

#11

 

乳腺癌 [标题/摘要]

 

#12

 

乳腺恶性肿瘤 [标题/摘要]

 

#13

 

乳腺恶性肿瘤 [标题/摘要]

 

#14

 

乳腺癌 [标题/摘要]

 

#15

 

人类乳腺癌 [标题/摘要]

 

#16

 

人类乳腺肿瘤 [标题/摘要]

 

#17

 

乳腺癌 [标题/摘要]

 

#18

 

#8 或 #9 或 #10 或 #11 或 #12 或 #13 或 #14 或 #15 或 #16 或 #17

 

#19

 

#4 和 #7 和 #18

 

 

2.6. 数据筛选和提取

两名研究者独立完成文献筛选,排除明显不符合纳入标准的研究,进一步阅读摘要和全文,判断是否符合纳入标准。文献中包含的数据被提取和交叉检查。如有分歧,请与第三位研究人员协商并达成共识。提取的数据包括:先进作者、发表年限、发表国家、研究人群的种族、研究人群的基本特征(包括年龄、性别、疾病等)、研究人群分布每个基因的表型(是否遵循哈代-温伯格平衡定律)、基因多态性的检测方法等。文献筛选流程如图​​​

图1

1.

图1

流程图。

2.7. 文献质量评估

病例对照研究和队列研究采用纽卡斯尔-渥太华量表 ,包括3栏8项,共9分,评价标准≥6为高质量,横断面研究为使用医疗保健研究和质量局推荐的 11 项标准项目进行评估,用于评估横断面研究。0 到 3 为低质量,4到7 为中等质量,8 到 11 为高质量。

2.8. 统计分析

2.8.1. 数据分析处理 在评价基因多态性与乳腺癌的相关性之前,先用x 2检验检验各研究中对照组的基因型分布是否符合Hardy-Weinberg遗传平衡(P≥0.05)。采用STATA.16软件进行Meta分析,连续变量以标准均值差和95%置信区间表示,二元分类变量以比值比和95%置信区间表示。异质性通过Q检验和I 2进行分析,异质性根据I 2进行评价。如果P  >  .1 ,我2  <  50%,纳入研究间异质性小,采用固定效应模型进行分析;若P  <  .1 , I 2 ≥ 50%,则纳入研究间异质性明显,分析异质性来源。随机效应模型用于分析。

2.8.2. 处理缺失数据 如果所需研究的数据不完整或未在研究中报告,研究人员将通过电话或电子邮件联系该研究的先进作者或其他作者。如果所需数据不可用,乳腺癌风险基因检测的人工智能优化课题组将使用描述性分析而不是荟萃分析,并在必要时排除这些研究。

2.8.3. 亚组分析 为应对不同研究之间的异质性,将根据人群(如年龄、更年期等)、种族(黄种人、高加索人等)和地区(欧洲人、亚洲人等)进行亚组分析。 .

2.8.4。敏感性分析 为了检验meta分析结果的稳定性,乳腺癌风险基因检测的人工智能优化课题组将通过Stata 16.0采用一一排除法分析结果的敏感性。

2.8.5。评估报告偏差 乳腺癌风险基因检测的人工智能优化课题组将使用漏斗图来定性识别发表偏倚,并使用 Egger 和 Begg 检验来定量评估发表偏倚。如果漏斗图不对称且P  < . 05,认为有明显发表偏倚。

2.8.6。证据质量评估 乳腺癌风险基因检测的人工智能优化课题组将使用推荐评估、开发和评估评分的分级方法对证据的结果指标进行分级。所有证据的质量将根据五个方面(偏倚风险、间接性、不一致、不正确、发表偏倚)在四个级别(高、中、低或非常低)进行评估。

 

3. 讨论

乳腺癌的发病率在世界范围内逐渐增加。据世界卫生组织估计,到2025年,全球乳腺癌确诊病例将超过1900万例。乳腺癌发病机制复杂,遗传易感因素与乳腺癌发病机制密切相关。近年来,对乳腺癌易感基因的研究和探讨成为世界各国学者关注的焦点。

目前,关于单核苷酸多态性与乳腺癌易感性关系的研究较多。然而,这些SNP基因,包括BRCA1和BRCA2,只能解释大约25%的乳腺癌易感性和发病率。以往的研究表明,CD44 基因 SNP,可在 84% 的乳腺癌患者中检测到。因此,CD44基因可能是影响乳腺癌易感性的高外显率基因之一。人类CD44基因位于11号染色体的短臂(11p13),由20个高度保守的外显子和不同长度的内含子组成。越来越多的研究集中在CD44基因单核苷酸多态性对癌症风险的影响上。其中以位于CD44基因3'-非翻译区的rs13347多态性研究贼多。通过影响hsa-miR-509-3P对CD44基因的调控,影响CD44基因的表达,进而影响乳腺癌的发生发展。

由于基因多态性分析方法、种族和地区的不同,CD44基因rs13347多态性与乳腺癌的关系存在争议。因此,本研究将通过系统评价和荟萃分析探讨CD44基因rs13347多态性与乳腺癌的关系,为CD44基因多态性在乳腺癌风险评估、早期发现和预防中提供循证依据。

但是,本研究存在一些局限性:由于语言检索的局限性,乳腺癌风险基因检测的人工智能优化课题组将仅将中文和英文文献纳入本研究,可能会忽略其他语言的研究。不同的种族、肤色和疾病等因素可能造成一定程度的临床异质性。


 

Correlation between rs13347 polymorphism of CD44 gene and the risk of occurring breast cancer: A protocol for systematic review and meta-analysis.

Shao Z, Wang Z, Shao L, Jin X.

Medicine (Baltimore). 2021 Jun 4;100(22):e25889. doi: 10.1097/MD.0000000000025889.

 

(责任编辑:广东会GDH基因)
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