Identification of the <i>Bona fide</i> Differentially Methylated Gene Markers among Cancers
Notice bibliographique
Résumé
DNA methylation plays important roles in the development of cancers. Previous studies have identified the differentially methylated sites (DMSs) between cancer and normal control. However, the methylation variations across multiple cancers have not been revealed. In this study, we identified DMSs among six human cancers (C-DMSs) and DMSs among five normal control tissues (T-DMSs). It is revealed that C-DMSs are highly overlapped with T-DMSs. By excluding the T-DMRs from C-DMRs, 4159 bona fide C-DMSs were selected as methylation variations across multiple cancers. Further analysis confirmed the roles of bona fide C-DMSs in regulation of cancer-related gene expression difference. Moreover, the genes related with these bona fide C-DMSs showed enrichment in the biological processes such as cell membrane components, cell adhesion, cell migration, immune response and cell proliferation, and also the pathways in cancer and bladder cancer. And twenty-eight genes are targeted by hsa-miR-323 which participates in tumorigenesis. In the end, we identified potential cancer-related genes by extracting protein interaction sub-network. This study provides a new framework for mining the potential cancer-specific methylation markers and oncogenes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».