Exploring the pathogenesis of renal cell carcinoma: pathway and bioinformatics analysis of dysregulated genes and proteins
Notice bibliographique
Résumé
We recently identified a group of proteins which are dysregulated in renal cell carcinoma (RCC). In this study, we performed bioinformatics and pathway analysis of these proteins. Proteins were mapped to gene ontology biological processes. The upregulated proteins tend to cluster in processes, such as cancer initiation and progression. In addition, we identified a number of pathways that are significantly enriched in RCC. Some of these are 'common' pathways which are dysregulated in many cancers, but we also identified a number of pathways which were not previously linked to RCC. In addition to their potential prognostic values, many of these pathways have a potential as therapeutic targets for RCC. To verify our findings, we compared our proteins to a pool of datasets from published reports. Although there were only a minimal number of common proteins, there was a significant overlap between the identified pathways in the two groups. Moreover, out of 16 individually discovered genes identified by a literature search, 10 were found to be related to our dysregulated pathways. We also verified the upregulation of the mammalian target of rapamycin signaling pathway in RCC by immunohistochemistry. Finally, we highlight the potential clinical applications of pathway analysis in kidney cancer.
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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 | 0,000 |
| 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 ».