Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2026 article

Mixed-model and transcriptome-wide association analyses identify transcription factors and genes associated with colorectal cancer susceptibility

2Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
44Institutions déclarées
7Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, gb, es, dk, kr, cn, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Susceptibility transcription factors (TF) whose DNA bindings are altered by genetic variants regulating colorectal cancer (CRC) risk genes remain poorly defined. Using generalized linear mixed models, we analyze 218 TF ChIP-Seq datasets alongside GWAS data from 100,204 CRC cases and 154,587 controls of East Asian and European ancestries. We identify 51 TFs and TF-cofactor interactions, including VDR-cofactors, as key regulators of CRC risk. Integrating these TF insights with transcriptome-wide association studies (TWAS), we further evaluate associations between genetically predicted gene expression, alternative splicing, and alternative polyadenylation with CRC risk, using RNA-seq data from 364 Asian-ancestry and 707 European-ancestry individuals. Multi-ancestry TWAS identify 222 risk genes, including 95 novel genes and 48 potentially druggable targets. Single-cell analysis provides additional functional evidence supporting ~45% of these genes, and experimental validation confirms oncogenic roles for RHPN2, IRS2, and TXN. Our findings elucidate key TF–gene regulatory networks and uncover novel CRC risk genes. This study applies generalized linear mixed models (GLMM) and advanced transcriptome wide association study (TWAS) methods to improve the discovery of colorectal cancer risk transcription factors and genes, including potential druggable targets.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Mixed-model and transcriptome-wide association analyses identify transcription factors and genes associated with colorectal cancer susceptibility
Date Crossref
15/01/2026
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Vanderbilt University Department of Medicine pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Vanderbilt University Medical Center pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Fred Hutch Cancer Center pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Institute of Cancer Research Division of Genetics and Epidemiology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Edinburgh Cancer Research pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • University of Southern Denmark Danish Institute for Advanced Study pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Institute of Genetics and Cancer pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Medical Research Council pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • University of Edinburgh Edinburgh Cancer Research Centre pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Cleveland Clinic Department of Molecular Medicine pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Cleveland Clinic Lerner College of Medicine pays non établi dans la notice
    Établissement de santé

Department of Medicine — Vanderbilt University, Vanderbilt University Medical Center et Fred Hutch Cancer Center, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Genetic Associations and EpidemiologyBRCA gene mutations in cancerBioinformatics and Genomic Networks

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.