Detecting microRNAs of high influence on protein functional interaction networks: a prostate cancer case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of biological molecular network information for diagnostic and prognostic purposes and elucidation of molecular disease mechanism is a key objective in systems biomedicine. The network of regulatory miRNA-target and functional protein interactions is a rich source of information to elucidate the function and the prognostic value of miRNAs in cancer. The objective of this study is to identify miRNAs that have high influence on target protein complexes in prostate cancer as a case study. This could provide biomarkers or therapeutic targets relevant for prostate cancer treatment. RESULTS: Our findings demonstrate that a miRNA's functional role can be explained by its target protein connectivity within a physical and functional interaction network. To detect miRNAs with high influence on target protein modules, we integrated miRNA and mRNA expression profiles with a sequence based miRNA-target network and human functional and physical protein interactions (FPI). miRNAs with high influence on target protein complexes play a role in prostate cancer progression and are promising diagnostic or prognostic biomarkers. We uncovered several miRNA-regulated protein modules which were enriched in focal adhesion and prostate cancer genes. Several miRNAs such as miR-96, miR-182, and miR-143 demonstrated high influence on their target protein complexes and could explain most of the gene expression changes in our analyzed prostate cancer data set. CONCLUSIONS: We describe a novel method to identify active miRNA-target modules relevant to prostate cancer progression and outcome. miRNAs with high influence on protein networks are valuable biomarkers that can be used in clinical investigations for prostate cancer treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».