Elevated expression of the centromere protein‐A(CENP‐A)‐encoding gene as a prognostic and predictive biomarker in human cancers
Notice bibliographique
Résumé
Centromere protein-A (CENP-A), a histone-H3 variant, plays an essential role in cell division by ensuring proper formation and function of centromeres and kinetochores. Elevated CENP-A expression has been associated with cancer development. This study aimed to establish whether elevated CENP-A expression can be used as a prognostic and predictive cancer biomarker. Molecular profiling of CENP-A in human cancers was investigated using genomic, transcriptomic and patient information from databases, including COSMIC, Oncomine, Kaplan-Meier plotter and cBioPortal. A network of CENP-A co-expressed genes was derived from cBioPortal and analyzed using Ingenuity Pathway Analysis (IPA) and Oncomine protocols to explore the function of CENP-A and its predictive potential. Transcriptional and post-transcriptional regulation of CENP-A expression was analyzed in silico. It was found that CENP-A expression was elevated in 20 types of solid cancer compared with normal counterparts. Elevated CENP-A expression highly correlated with cancer progression and poor patient outcome. Genomic analysis indicated that the elevated CENP-A expression was not due to alterations in the sequence or copy number of the CENP-A gene. Furthermore, CENP-A can be regulated by key oncogenic proteins and tumor-suppressive microRNAs. CENP-A co-expression network analysis indicated that CENP-A function is associated with cell cycle progression. Oncomine analysis showed a strong correlation between elevated CENP-A expression and oncolytic response of breast cancer patients to taxane-based chemotherapy. In conclusion, elevated CENP-A expression is coupled to malignant progression of numerous types of cancer. It may be useful as a biomarker of poor patient prognosis and as a predictive biomarker for taxane-based chemotherapy.
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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)
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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 ».