How Hepatitis C Virus Leads to Hepatocellular Carcinoma: A Network-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis C virus (HCV) has been known as a major cause of hepatocellular carcinoma (HCC) worldwide. However, the distinct molecular mechanisms underlying the effects of HCV proteins on the HCC progression have remained unclear. OBJECTIVES: In the present study, we studied the possible role of HCV in the HCC initiation and invasion using topological analysis of protein-protein interaction (PPI) networks. MATERIALS AND METHODS: After analysis with GEO2R, a PPI network of differentially expressed genes (DEGs) was constructed for both chronic HCV and HCC samples. The STRING and GeneMANIA databases were used to determine the putative interactions between DEGs. In parallel, the functional annotation of DEGs was performed using g: Profiler web tool. The topological analysis and network visualization was carried outperformed using Cytoscape software and the top hub genes were identified. We determined the hub genes-related miRNAs using miRTarBase server and reconstructed a miRNA-Hubgene network. RESULTS: Based on the topological analysis of miRNA-Hubgene network, we identified the key hub miRNAs. In order to identify the most important common sub-network, we aligned two PPI networks using NETAL tool. The c-Jun gene was identified as the most important hub gene in both HCV and HCC networks. Furthermore, the hsa-miR-34a, hsa-miR-155, hsa-miR-24, hsa-miR-744 and hsa-miR-92a were recognized as the most important hub miRNAs with positive correlation in the chronic HCV and HCC samples. Functional annotation of differentially expressed miRNAs (DEMs) using the tool for annotations of human miRNAs (TAM) revealed that there is a considerable overlap between miRNA gene expression profiles of HCV-infected and HCC cells. CONCLUSIONS: Our results revealed the possible crucial genes and miRNAs involved in the initiation and progression of HCC cells infected with HCV.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».