Identification of characteristic TRB V usage in HBV-associated HCC by using differential expression profiling analysis
Notice bibliographique
Résumé
Liver cancer is one of the most common cancers worldwide. CDR3 sequencing-based immune repertoire can be closely associated with cancer prognosis and development. Identifying the specific interaction between the TCR and cellular antigens is important for developing novel immunotherapeutic approaches for the treatment of cancer. The rearranged TCRβ loci amplified using Vβ- and Jβ-specific primers by multi-PCR and sequenced using high-throughput sequencing (HTS) in liver cancers were compared with those of T cells from healthy adult peripheral blood and from adjacent liver tissue. The T-cell repertoires within each tumor show strong similarity to one another but are distinct from those of the circulating T-cell repertoire. In addition, our results demonstrate that there are significant differences in the T-cell repertoires of HCC (hepatocellular carcinoma), ICC (intrahepatic cholangiocarcinoma), and MHC (mixed hepatocellular and cholangiocellular carcinoma). Furthermore, we found that the highly expanded clone (HEC) ratio in blood samples from liver cancer patients differed significantly from those in the blood of healthy adults and hepatitis patients (p < 0.001). The above results suggest that comparison of the T-cell repertoires of tissue and blood could be used to distinguish liver cancer patients from healthy adults and from hepatitis patients. In the future, the diversity of CDR3 sequences in liver cancer may prove to be a useful and novel biomarker for detecting aggressive tumors with high invasive or metastatic capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».