Molecular Signature of Smoking in Human Lung Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Cigarette smoking is the leading risk factor for lung cancer. To identify genes deregulated by smoking and to distinguish gene expression changes that are reversible and persistent following smoking cessation, we carried out genome-wide gene expression profiling on nontumor lung tissue from 853 patients with lung cancer. Gene expression levels were compared between never and current smokers, and time-dependent changes in gene expression were studied in former smokers. A total of 3,223 transcripts were differentially expressed between smoking groups in the discovery set (n = 344, P < 1.29 × 10(-6)). A substantial number of smoking-induced genes also were validated in two replication sets (n = 285 and 224), and a gene expression signature of 599 transcripts consistently segregated never from current smokers across all three sets. The expression of the majority of these genes reverted to never-smoker levels following smoking cessation, although the time course of normalization differed widely among transcripts. Moreover, some genes showed very slow or no reversibility in expression, including SERPIND1, which was found to be the most consistent gene permanently altered by smoking in the three sets. Our findings therefore indicate that smoking deregulates many genes, many of which reverse to normal following smoking cessation. However, a subset of genes remains altered even decades following smoking cessation and may account, at least in part, for the residual risk of lung cancer among former smokers. Cancer Res; 72(15); 3753-63. ©2012 AACR.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».