MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1808321282

Analysis of candidate genes has proposed the role of y chromosome in human prostate cancer.

2014· article· en· W1808321282 sur OpenAlexaff
Pegah Khosravi, Javad Zahiri, Vahid Gazestani, Samira Mirkhalaf, Mohammad Akbarzadeh, Mehdi Sadeghi, Bahram Goliaei

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerGeneCancerChromosomeComputational biologyGeneticsBiologyMedicineCancer research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prostate cancer, a serious genetic disease, has known as the first widespread cancer in men, but the molecular changes required for the cancer progression has not fully understood. Availability of high-throughput gene expression data has led to the development of various computational methods, for identification of the critical genes, have involved in the cancer. METHODS: In this paper, we have shown the construction of co-expression networks, which have been using Y-chromosome genes, provided an alternative strategy for detecting of new candidate, might involve in prostate cancer. In our approach, we have constructed independent co-expression networks from normal and cancerous stages have been using a reverse engineering approach. Then we have highlighted crucial Y chromosome genes involved in the prostate cancer, by analyzing networks, based on party and date hubs. RESULTS: Our results have led to the detection of 19 critical genes, related to prostate cancer, which 12 of them have previously shown to be involved in this cancer. Also, essential Y chromosome genes have searched based on reconstruction of sub-networks which have led to the identification of 4 experimentally established as well as 4 new Y chromosome genes might be linked putatively to prostate cancer. CONCLUSION: Correct inference of master genes, which mediate molecular, has changed during cancer progression would be one of the major challenges in cancer genomics. In this paper, we have shown the role of Y chromosome genes in finding of the prostate cancer susceptibility genes. Application of our approach to the prostate cancer has led to the establishment of the previous knowledge about this cancer as well as prediction of other new genes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetBioinformatics and Genomic NetworksTravaux en français237 207