MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123144054 · doi:10.1111/boc.201400097

Evolving transcriptomic fingerprint based on genome‐wide data as prognostic tools in prostate cancer

2015· article· en· W2123144054 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiology of the Cell · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMetastasisTranscriptomeBiologyProstatectomyDiseaseBiomarkerBiochemical recurrenceBioinformaticsComputational biologyCancerInternal medicineMedicineGeneGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND INFORMATION: Prostate cancer (PCa) is a common disease but only a small subset of patients are at risk of developing metastasis and lethal disease, and identifying which patients will progress is challenging because of the heterogeneity underlying tumour progression. Understanding this heterogeneity at the molecular level and the resulting clinical impact is a critical step necessary for risk stratification. Defining genomic fingerprint elucidates molecular variation and may improve PCa risk stratification, providing more accurate prognostic information of tumour aggressiveness (or lethality) for prognostic biomarker development. Therefore, we explored transcriptomic differences between patients with indolent disease outcome and patients who developed metastasis post-radical prostatectomy using genome-wide expression data in the post radical prostatectomy clinical space before metastatic spread. RESULTS: Based on differential expression analysis, patients with adverse pathological findings who are at higher risk of developing metastasis have a distinct transcriptomic fingerprint that can be detected on surgically removed prostate specimens several years before metastasis detection. Nearly half of the transcriptomic fingerprint features were non-coding RNA highlighting their pivotal role in PCa progression. Protein-coding RNA features in the fingerprint are involved in multiple pathways including cell cycle, chromosome structure maintenance and cytoskeleton organisation. The metastatic transcriptomic fingerprint was determined in independent cohorts verifying the association between the fingerprint and metastatic patients. Further, the fingerprint was confirmed in metastasis lesions demonstrating that the fingerprint represents early metastatic transcriptomic changes, suggesting its utility as a prognostic tool to predict metastasis and provide clinical value in the early radical prostatectomy setting. CONCLUSIONS: Here, we show that transcriptomic patterns of metastatic PCa exist that can be detected early after radical prostatectomy. This metastatic fingerprint has potential prognostic ability that can impact PCa treatment management potentially circumventing the requirements for unnecessary therapies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,262 · 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