A network-based signaling mechanism of cancer development and progression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We conducted a comprehensive analysis of a manually curated human signaling network containing 1634 nodes and 5089 signaling regulatory relations by integrating cancer-associated genetically and epigenetically altered genes. We find that cancer mutating genes are enriched in positive signaling regulatory loops, whereas the cancer-associated methylating genes are enriched in negative signaling regulatory loops. We further characterized an overall picture of the cancer-signaling architectural and functional organization. From the network, we extracted an oncogene-signaling map, which contains 326 nodes, 892 links and the interconnections of mutated and methylated genes. The map can be decomposed into 12 topological regions or oncogene-signaling blocks, including a few ‘oncogenic-signaling-addictive blocks' in which frequently used oncogenic signaling events are enriched.Large scale sequencing of cancer genomes has shown that there is a lot of diversity and little overlap in terms of the different types of mutated genes. This diversity is seen among different types of tumours and even between tumours that originate from the same tissue. Despite the complexity of these mutations, the cancer signalling map allows them to be divided into a few common signaling modules and therefore uncovers the underlying logic of cancer signaling. Both common and tumor-type specific signaling modules are observed. The common module contains genes that are frequently mutated in most tumors regardless of tumor-type. However, the common module is generally not sufficient for tumorigenesis, because mutations of the genes in the common module are frequently accompanied by mutations in one or two other signaling modules. Different tumor types appear to achieve tumorigenesis via distinct mechanisms, i.e., through collaboration between different signaling modules. Taking a systems-biology approach, the researchers present a network view of molecular mechanisms of cancer signaling that will shape our understanding of fundamental tumor cell biology.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».