Identification of driver genes in hepatocellular carcinoma by exome sequencing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Genetic alterations in specific driver genes lead to disruption of cellular pathways and are critical events in the instigation and progression of hepatocellular carcinoma (HCC). As a prerequisite for individualized cancer treatment, we sought to characterize the landscape of recurrent somatic mutations in HCC. We performed whole-exome sequencing on 87 HCCs and matched normal adjacent tissues to an average coverage of 59×. The overall mutation rate was roughly two mutations per Mb, with a median of 45 nonsynonymous mutations that altered the amino acid sequence (range, 2-381). We found recurrent mutations in several genes with high transcript levels: TP53 (18%); CTNNB1 (10%); KEAP1 (8%); C16orf62 (8%); MLL4 (7%); and RAC2 (5%). Significantly affected gene families include the nucleotide-binding domain and leucine-rich repeat-containing family, calcium channel subunits, and histone methyltransferases. In particular, the MLL family of methyltransferases for histone H3 lysine 4 were mutated in 20% of tumors. CONCLUSION: The NFE2L2-KEAP1 and MLL pathways are recurrently mutated in multiple cohorts of HCC.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle