Background: While the incidence of non-Hodgkins lymphoma (NHL) has been rising worldwide, the reasons remain undefined. Recent research has focused on effect of red andf processed meat intake as a risk factor, but with inconclusive results. We therefore conducted a meta-analysis of data published to date, to ascertain the overall association between intake and NHL. Materials and Methods: A published literature search was performed through Pubmed, Cochrane Library, Medline, and Science Citation Index Expanded databases for articles published in English. Pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (95%CIs) were calculated using random or fixed effects models. Heterogeneity was assessed using Chi-square and I2 statistics. Dissemination bias was evaluated by funnel plot analysis.We performed a formal meta-analysis using summary measures from these studies. Results: In total, 11 published studies were included in the final analysis. The combined analysis revealed that there was significant association between the red meat and NHL risk (OR=1.10, 95%CI: 1.02 to 1.19, p=0.01). Additionally, there was showed significance association between processed red meat and NHL risk (OR=1.17, 95%CI: 1.06 to 1.29, p=0.001). In subgroup analysis, a statistical significant association was noted between diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) (OR=1.20, 95%CI: 1.04 to 2.37, P=0.01) and red meat intake. Conclusions: In this meta-Analysis, there was evidence for association between consumption of red meat, or processed meat and risk of NHL, particularly with the DLBCL subtype in the red meat case.
Recently, there have been many studies in medicine related to genetic analysis. Many genetic studies have been performed to find genes associated with complex diseases. To find out how genes are related to disease, we need to understand not only the simple relationship of genotypes but also the way they are related to phenotype. Multi-block data, which is a summation form of variable sets, is used for enhancing the analysis of the relationships of different blocks. By identifying relationships through a multi-block data form, we can understand the association between the blocks in comprehending the correlation between them. Several statistical analysis methods have been developed to understand the relationship between multi-block data. In this paper, we will use generalized canonical correlation methodology to analyze multi-block data from the Korean Association Resource project, which has a combination of single nucleotide polymorphism blocks, phenotype blocks, and disease blocks.
Purpose: Osteoporosis is a common calcium and metabolic skeletal disease which is characterized by decreased bone mass, microarchitectural deterioration of bone tissue and impaired bone strength, thereby leading to enhanced risk of bone fragility. In this study, we aimed to identify novel genes for susceptibility to osteoporosis and/or bone density. Materials and Methods: To identify differentially expressed genes (DEGs) between control and osteoporosis-induced cells, annealing control primer-based differential display reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) was carried out in pre-osteoblast MC3T3-E1 cells. Expression levels of the identified DEGs were evaluated by quantitative RT-PCR. Association studies for the quantitative bone density analysis and osteoporosis case-control analysis of single nucleotide polymorphism (SNPs) were performed in Korean women (3,570 subjects) from the Korean Association REsource (KARE) study cohort. Results: Comparison analysis of expression levels of the identified DEGs by quantitative RT-PCR found seven genes, Anxa6, Col5a1, Col6a2, Eno1, Myof, Nfib, and Scara5, that showed significantly different expression between the dexamethason-treated and untreated MC3T3-E1 cells and between the ovariectomized osteoporosis-induced mice and sham mice. Association studies revealed that there was a significant association between the SNPs in the five genes, ANXA6, COL5A1, ENO1, MYOF, and SCARA5, and bone density and/or osteoporosis. Conclusion: Using a whole-genome comparative expression analysis, gene expression evaluation analysis, and association analysis, we found five genes that were significantly associated with bone density and/or osteoporosis. Notably, the association P-values of the SNPs in the ANXA6 and COL5A1 genes were below the Bonferroni-corrected significance level.
Background and Objectives: The association between bilirubin and atrial fibrillation (AF) has been evaluated previously in observational studies but with contradictory results. This study evaluated the causal association between serum bilirubin level and AF using Mendelian randomization (MR) analysis. Methods: This cross-sectional study includes 8,977 participants from the Dong-gu Study. In the observational analysis, multivariate logistic regression was performed to evaluate the association between bilirubin and prevalent AF. To evaluate the causal association between bilirubin and AF, MR analysis was conducted by using the UGT1A1 rs11891311 and rs4148323 polymorphisms as instrumental variables. Results: Elevated serum bilirubin levels were associated with an increased risk for AF in observational analysis (total bilirubin: odds ratio [OR], 1.31; 95% confidence interval [95% CI], 1.15-1.48 per 1 standard deviation [SD]; direct bilirubin: OR, 1.31; 95% CI, 1.18-1.46 per 1 SD), whereas the genetically predicted serum bilirubin levels in MR analysis did not show this association (total bilirubin: OR, 1.02; 95% CI, 0.67-1.53 per 1 SD; direct bilirubin: OR, 1.03; 95% CI, 0.61-1.73 per 1 SD). Conclusions: Genetically predicted bilirubin levels were not associated with prevalent AF. Thus, the observational association between serum bilirubin levels and AF may be noncausal and affected by reverse causality or unmeasured confounding.
Purpose: Breast cancer is an important cause of cancer-related death in women. Numerous studies have evaluated the association between the insertion/deletion (I/D) polymorphism in the angiotensin-converting enzyme (ACE) gene and breast cancer risk. However, the specific association is still controversial rather than conclusive. Therefore, we performed a meta-analysis of related studies to address this controversy. Methods: PubMed, EMBASE, Google Scholar and the Chinese National Knowledge Infrastructure databases were systematically searched to identify relevant studies. A meta-analysis was performed to examine the association between the I/D polymorphism in the ACE gene and susceptibility to breast cancer. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (95% CIs) were calculated. Results: 10 separate studies of 7 included articles with 10,888 subjects on the relation between the I/D polymorphism in the ACE gene and breast cancer were analyzed by meta-analysis, and our results showed no association between the I/D polymorphism in the ACE gene and breast cancer in total population and different populations. No publication bias was found in the present study. Conclusions: The ACE I/D polymorphism may not be associated with breast cancer risk. Further large and well-designed studies are needed to confirm this conclusion.
Background: Methylenetetrahydrofolate (MTHFR) is the key enzyme of the folate metabolic pathway and several studies have pointed to association between the MTHFR C677T polymorphism and breast cancer risk. Although significant association was observed in some studies, in others no clear link could be established. Objective: A meta-analysis of published Asian case control studies was therefor carried out to shed further light on any C677T breast cancer association. Materials and Methods: PubMed, Springer Link, Google Scholar and Elsevier databases were searched for case control studies of associations between MTHFR C677T polymorphism and breast cancer risk. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated to assess the association. A total of 36 studies including 8,040 cases and 10,008 controls were included in the present meta-analysis. Results: Overall, a significantly elevated breast cancer risk was associated with the T allele and TT genotype in homozygote comparison and dominant genetic models when all studies were pooled into the meta-analysis (T vs C (allele contrast model): OR=1,23, 95%CI=1.13-1.37, p=0.000 ; TT vs CC(homozygote model): OR=1.38, 95%CI=1.16-1.63, p=0.0003; TT+CT vs CC (dominant model): OR=1.12, 95%CI=1.01-1.23, p=0.02). Conclusions: The present meta-analysis strongly suggested a significant association between the MTHFR C677T polymorphism and risk of breast cancer in Asian populations.
Motion Analysis of pedestrian headform was first applied in this paper for the purpose of determining the relationship between stiffness of hood and HIC. Since the analysis of headform movement involves rotation, it has been problematic if analysis of the headform movement is made in local coordinate system only. Correlation of test and simulation is expected to be enhanced through the development of New type of Head Movement Analysis Method.
This article is the consumer protection policy-making process analysis through consumer protection law case study. Interest group theory has application to this analysis. Discussion is then focused on input and oupput of each interest group's demands through the enactment process of consumer protection law.
The purpose of this study was to investigate the enforcement strategy for Consumer Service marketing of an e-Commerce shopping mall. An e-CRM for a Cosmetic e-Commerce shopping mall, Data Warehousing(DW) component, analysis of data mining of the DW, and web applications and strategies had to developed for marketing of consumer service satisfaction. The major findings were as follows: An RFM analysis was used for consumer classification, which is a fundamental process of e-CRM application. The components of the DW were web sales data and consumer data fields. The visual process of consumer segmentations (superior consumer class) for e-CRM solutions is presented. The association analysis algorithm of data mining to up-selling and cross-selling indicates an association rule. These e-CRM results apply web DB marketing and operating principles to a shopping mall. Therefore, the system applications of e-CRM to Consumer services indicate a marketing strategy for consumer-oriented management.
The purpose of this study is to examine the trouble of recruitment and research and development of ICT SMEs. Recently, many ICT SMEs have emerged for selling products and services using the technology of the 4th industrial revolution. However, SMEs have relatively deficient resources compared to large companies, the difficulty of maintenance or growth of human resources and intangible resources. This research methodology organized the four stages of the analysis process. The first analysis is the association rules for human resource recruitment. The second analysis is the difficulty of hiring jobs and experienced workers by each stage of company growth. The third analysis is a regression analysis of the trouble of R&D activity. The last analysis is an analysis of association rules on the difficulties of management activities by company growth. As the research result, the first analysis has shown a difference in favored human resources by the ICT industry. The second analysis also showed factor differences in job recruitment difficulties for each stage of corporate growth. In the third analysis, the operation of research institutes in ICT SMEs is influenced by industry type, corporate certification, corporate growth stage, self-technology development, joint technology development, technology transfer, and commercialization. As the last analysis, ICT SMEs showed factor differences in difficulties in management activities by stage of corporate growth. This study contributed empirically emphasizing the troubling phenomenon of human resources and R&D necessary for the growth of ICT SMEs. As a theoretical implication, this research contributed to the research-area expansion of management information using big-data technologies. In particular, this research practically suggests the differentiated direction of recruitment and R&D by ICT SMEs based on industry and each stage of company growth through the association rules of big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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