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Miguel A. Sanz Pau Montesinos Haesook T. Kim Guillermo J. Ruiz-Argüelles María S. Undurraga María R. Uriarte Lem Martínez Rafael H. Jacomo Homero Gutiérrez-Aguirre Raul A. M. Melo Rosane Bittencourt Ricardo Pasquini Katia Pagnano Evandro M. Fagundes Edo Vellenga Alexandra Holowiecka Ana J. González-Huerta Pascual Fernández Javier De la Serna Salut Brunet Elena De Lisa José González-Campos José M. Ribera Isabel Krsnik Arnold Ganser Nancy Berliner Raul C. Ribeiro Francesco Lo-Coco Bob L?wenberg Eduardo M. Rego 《Annals of hematology》2015,94(8):1347-1356
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María Cabrerizo Gloria Trallero María José Pena Amaia Cilla Gregoria Megias Carmen Mu?oz-Almagro Eva Del Amo Diana Roda Ana Isabel Mensalvas Antonio Moreno-Docón Juan García-Costa Nuria Rabella Manuel Ome?aca María Pilar Romero Sara Sanbonmatsu-Gámez Mercedes Pérez-Ruiz María José Santos-Mu?oz Cristina Calvo And the study group of “Enterovirus parechovirus infections in children under ?years-old Spain” PI- 《European journal of pediatrics》2015,174(11):1511-1516
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Julie A. Schmidt Georgina K. Fensom Sabina Rinaldi Augustin Scalbert Paul N. Appleby David Achaintre Audrey Gicquiau Marc J. Gunter Pietro Ferrari Rudolf Kaaks Tilman Kühn Heiner Boeing Antonia Trichopoulou Anna Karakatsani Eleni Peppa Domenico Palli Sabina Sieri Rosario Tumino Bas Bueno-de-Mesquita Antonio Agudo Maria-Jose Sánchez María-Dolores Chirlaque Eva Ardanaz Nerea Larrañaga Aurora Perez-Cornago Nada Assi Elio Riboli Konstantinos K. Tsilidis Timothy J. Key Ruth C. Travis 《International journal of cancer. Journal international du cancer》2020,146(3):720-730
Metabolomics may reveal novel insights into the etiology of prostate cancer, for which few risk factors are established. We investigated the association between patterns in baseline plasma metabolite profile and subsequent prostate cancer risk, using data from 3,057 matched case–control sets from the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC). We measured 119 metabolite concentrations in plasma samples, collected on average 9.4 years before diagnosis, by mass spectrometry (AbsoluteIDQ p180 Kit, Biocrates Life Sciences AG). Metabolite patterns were identified using treelet transform, a statistical method for identification of groups of correlated metabolites. Associations of metabolite patterns with prostate cancer risk (OR1SD) were estimated by conditional logistic regression. Supplementary analyses were conducted for metabolite patterns derived using principal component analysis and for individual metabolites. Men with metabolite profiles characterized by higher concentrations of either phosphatidylcholines or hydroxysphingomyelins (OR1SD = 0.77, 95% confidence interval 0.66–0.89), acylcarnitines C18:1 and C18:2, glutamate, ornithine and taurine (OR1SD = 0.72, 0.57–0.90), or lysophosphatidylcholines (OR1SD = 0.81, 0.69–0.95) had lower risk of advanced stage prostate cancer at diagnosis, with no evidence of heterogeneity by follow-up time. Similar associations were observed for the two former patterns with aggressive disease risk (the more aggressive subset of advanced stage), while the latter pattern was inversely related to risk of prostate cancer death (OR1SD = 0.77, 0.61–0.96). No associations were observed for prostate cancer overall or less aggressive tumor subtypes. In conclusion, metabolite patterns may be related to lower risk of more aggressive prostate tumors and prostate cancer death, and might be relevant to etiology of advanced stage prostate cancer. 相似文献
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M. Masson Regnault J. Castañeda-Sanabria M.H.T. Diep Tran M. Beylot-Barry H. Bachelez N. Beneton O. Chosidow A. Dupuy P. Joly D. Jullien E. Mahé M.-A. Richard M. Viguier F. Tubach E. Sbidian C. Paul The PsoBioTeq Study Group 《Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology》2020,34(2):293-300