Investigating the Link between Molecular Subtypes of Glioblastoma, Epithelial-Mesenchymal Transition, and CD133 Cell Surface Protein
Notice bibliographique
Résumé
In this manuscript, we use genetic data to provide a three-faceted analysis on the links between molecular subclasses of glioblastoma, epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) and CD133 cell surface protein. The contribution of this paper is three-fold: First, we use a newly identified signature for epithelial-to-mesenchymal transition in human mammary epithelial cells, and demonstrate that genes in this signature have significant overlap with genes differentially expressed in all known GBM subtypes. However, the overlap between genes up regulated in the mesenchymal subtype of GBM and in the EMT signature was more significant than other GBM subtypes. Second, we provide evidence that there is a negative correlation between the genetic signature of EMT and that of CD133 cell surface protein, a putative marker for neural stem cells. Third, we study the correlation between GBM molecular subtypes and the genetic signature of CD133 cell surface protein. We demonstrate that the mesenchymal and neural subtypes of GBM have the strongest correlations with the CD133 genetic signature. While the mesenchymal subtype of GBM displays similarity with the signatures of both EMT and CD133, it also exhibits some differences with each of these signatures that are partly due to the fact that the signatures of EMT and CD133 are inversely related to each other. Taken together these data shed light on the role of the mesenchymal transition and neural stem cells, and their mutual interaction, in molecular subtypes of glioblastoma multiforme.
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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 ».