Whole-transcriptome analysis reveals established and novel associations with TMPRSS2:ERG fusion in prostate cancer.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Shortcomings of current methods of prostate cancer detection call for improved biomarkers. The transmembrane protease, serine 2:ets-related gene (TMPRSS2:ERG) gene fusion leads to the overexpression of ERG, an E-twenty six (ETS) family transcription factor, and is the most prevalent genetic lesion in prostate cancer, but its clinical utility remains unclear. MATERIALS AND METHODS: Two radical prostatectomy samples were analysed by next-generation whole-transcriptome sequencing. The chosen samples differed in fusion gene status, as previously determined by reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR). RESULTS: Next-generation sequencing identified the involvement of novel and previously reported prostate cancer-related transcripts, the WNT signalling pathway, evasion of p53-mediated anti-proliferation and several ETS-regulated pathways in the prostate cancer cases examined. Overexpression of Rho GDP-dissociation inhibitor (RhoGDIB), a gene associated with fusion-positive prostate cancer, was found to elicit spindle-shaped morphology, faster cell migration and increased cell proliferation, phenotypic changes suggestive of cancer progression. CONCLUSION: The present findings confirm the value of comprehensive sequencing for biomarker development and provide potential avenues of future study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».