An integrative approach for the identification of prognostic and predictive biomarkers in rectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
// Marco Agostini 1, 2, 3 , Klaus-Peter Janssen 4 , ll-Jin Kim 5 , Edoardo D’Angelo 1, 2 , Silvia Pizzini 6 , Andrea Zangrando 2, 7 , Carlo Zanon 8 , Chiara Pastrello 9 , Isacco Maretto 1 , Maura Digito 1 , Chiara Bedin 1, 3 , Igor Jurisica 9 , Flavio Rizzolio 10, 11 , Antonio Giordano 11 , Stefania Bortoluzzi 12 , Donato Nitti 1, * , Salvatore Pucciarelli 1, * 1 Department of Surgical, Oncological and Gastroenterological Sciences, Section of Surgery, University of Padova, Padua, Italy 2 Istituto di Ricerca Pediatrica-Città della Speranza, Padua, Italy 3 The Methodist Hospital Research Institute, Houston, USA 4 Department of Surgery, UCSF, San Francisco, CA, USA 5 Department of Surgery, UCSF, San Francisco, CA 94143, California, CA 6 Department of Biology, University of Padua, Padua, Italy 7 Department of Woman and Child Health, University of Padua, Padua, Italy 8 Neuroblastoma Laboratory, Istituto di Ricerca Pediatrica-Città della Speranza, Padua, Italy 9 Ontario Cancer Institute, the Campbell Family Institute for Cancer Research, and Techna Institute, University Health Network, Toronto, ON, Canada 10 Department of Translational Research, National Cancer Institute – CRO-IRCSS, Aviano, Italy 11 Sbarro Institute for Cancer Research and Molecular Medicine, Center for Biotechnology, College of Science and Technology, Temple University, Philadelphia, PA, USA 12 Department of Molecular Medicine, University of Padua, Padua, Italy * These authors have contributed equally to this work Correspondence to: Marco Agostini, e-mail: m.agostini@unipd.it Keywords: rectal cancer, integrated approach, biological network, prognostic, predictive Received: April 28, 2015 Accepted: August 20, 2015 Published: September 02, 2015 ABSTRACT Introduction: Colorectal cancer is the third most common cancer in the world, a small fraction of which is represented by locally advanced rectal cancer (LARC). If not medically contraindicated, preoperative chemoradiotherapy, represent the standard of care for LARC patients. Unfortunately, patients shows a wide range of response rates in which approximately 20% has a complete pathological response, whereas in 20 to 40% the response is poor or absent. Results: The following specific gene signature, able to discriminate responders’ patients from non-responders, were founded: AKR1C3, CXCL11, CXCL10, IDO1, CXCL9, MMP12 and HLA-DRA. These genes are mainly involved in immune system pathways and interact with drugs traditionally used in the adjuvant treatment of rectal cancer. Discussion: The present study suggests that new ideas for therapy could be found not only limited to studying genes differentially expressed between the two groups of patients but deepening the mechanisms, associated to response, in which they are involved. Methods: Gene expression studies performed by: Agostini et al ., Rimkus et al . and Kim et al . have been merged through a meta-analysis of the raw data. Gene expression data-sets have been processed using A-MADMAN. Common differentially expressed gene (DEG) were identified through SAM analysis. To further characterize the identified DEG we deeply investigated its biological role using an integrative computational biology approach.
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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 ».