An integrated analysis of genes and pathways exhibiting metabolic differences between estrogen receptor positive breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The sex hormone estrogen (E2) is pivotal to normal mammary gland growth and differentiation and in breast carcinogenesis. In this in silico study, we examined metabolic differences between ER(+)ve breast cancer cells during E2 deprivation. METHODS: Public repositories of SAGE and MA gene expression data generated from E2 deprived ER(+)ve breast cancer cell lines, MCF-7 and ZR75-1 were compared with normal breast tissue. We analyzed gene ontology (GO), enrichment, clustering, chromosome localization, and pathway profiles and performed multiple comparisons with cell lines and tumors with different ER status. RESULTS: In all GO terms, biological process (BP), molecular function (MF), and cellular component (CC), MCF-7 had higher gene utilization than ZR75-1. Various analyses showed a down-regulated immune function, an up-regulated protein (ZR75-1) and glucose metabolism (MCF-7). A greater percentage of 77 common genes localized to the q arm of all chromosomes, but in ZR75-1 chromosomes 11, 16, and 19 harbored more overexpressed genes. Despite differences in gene utilization (electron transport, proteasome, glycolysis/gluconeogenesis) and expression (ribosome) in both cells, there was an overall similarity of ZR75-1 with ER(-)ve cell lines and ER(+)ve/ER(-)ve breast tumors. CONCLUSION: This study demonstrates integral metabolic differences may exist within the same cell subtype (luminal A) in representative ER(+)ve cell line models. Selectivity of gene and pathway usage for strategies such as energy requirement minimization, sugar utilization by ZR75-1 contrasted with MCF-7 cells, expressing genes whose protein products require ATP utilization. Such characteristics may impart aggressiveness to ZR75-1 and may be prognostic determinants of ER(+)ve breast tumors.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».