Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAçıklama, Görselleştirme ve Entegre Keşif Veri Tabanı (DAVID), bu genleri fonksiyonel olarak açıkladı ve wANNOVAR, Güney Asya (SAS) popülasyonlarını, MAF eşiğinde
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Prostat kanseri (PCa) karmaşık heterojen bir hastalıktır ve dünyadaki erkekler için önemli bir sağlık riskidir. PCa ile ilişkili potansiyel tümörijenik genetik işaretler proliferatif sinyalleşmeyi sürdürmeyi, hücre ölümüne direnmeyi, anormal androjen reseptör sinyalini ve androjen bağımsızlığını ve kastrasyon direncini içerir. Çok sayıda kapsamlı genom çapında ilişkilendirme çalışmasına (GWAS) rağmen, PCa ile ilişkili bazı genetik unsurlar hala bilinmemektedir. Bu durum, farklı popülasyonlarda daha sistematik GWAS çalışmaları gerektirmektedir. Bu çalışma Güney Asya popülasyonlarında PCa insidansıyla ilişkili yeni ve daha önce karakterize edilmemiş genetik faktörlerin tanımlanması için hesaplamalı bir strateji sunmaktadır. Gereç ve Yöntem: PCa ile ilgili genetik çalışmalarda GWAS kataloğu ve Gene Expression Omnibus (GEO) kullanıldı. Açıklama, Görselleştirme ve Entegre Keşif Veri Tabanı (DAVID), bu genleri fonksiyonel olarak açıkladı ve wANNOVAR, Güney Asya (SAS) popülasyonlarını, MAF eşiğinde
Abstract
Objective: Prostate cancer (PCa) is a complex heterogeneous disease and a major health risk to men throughout the world. The potential tumorigenic genetic hallmarks associated with PCa include sustaining proliferative signaling, resisting cell death, aberrant androgen receptor signaling, androgen independence, and castration resistance.Despite numerous comprehensive genome-wide association studies (GWAS), certain genetic elements associated with PCa are still unknown. This situation demands moresystematic GWAS studies in different populations. Thisstudy presents a computational strategy for identificationof novel and uncharacterized genetic factors associatedwith incidence of PCa in South Asian populations.Materials and methods: Genome-wide association studies(GWAS) catalog and Gene Expression Omnibus (GEO) furnished PCa-related genetic studies. Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery (DAVID)functionally annotated these genes and wANNOVAR separated South Asian (SAS) populations – specific genetic factors at MAF threshold