Weighted gene co-expression network analysis of colorectal cancer liver metastasis genome sequencing data and screening of anti-metastasis drugs
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Approximately 9% of cancer-related deaths are caused by colorectal cancer (CRC). CRC patients are prone to liver metastasis, which is the most important cause for the high CRC mortality rate. Understanding the molecular mechanism of CRC liver metastasis could help us to find novel targets for the effective treatment of this deadly disease. Using weighted gene co-expression network analysis on the sequencing data of CRC with and with metastasis, we identified 5 colorectal cancer liver metastasis related modules which were labeled as brown, blue, grey, yellow and turquoise. In the brown module, which represents the metastatic tumor in the liver, gene ontology (GO) analysis revealed functions including the G-protein coupled receptor protein signaling pathway, epithelial cell differentiation and cell surface receptor linked signal transduction. In the blue module, which represents the primary CRC that has metastasized, GO analysis showed that the genes were mainly enriched in GO terms including G-protein coupled receptor protein signaling pathway, cell surface receptor linked signal transduction, and negative regulation of cell differentiation. In the yellow and turquoise modules, which represent the primary non-metastatic CRC, 13 downregulated CRC liver metastasis-related candidate miRNAs were identified (e.g. hsa-miR-204, hsa-miR-455, etc.). Furthermore, analyzing the DrugBank database and mining the literature identified 25 and 12 candidate drugs that could potentially block the metastatic processes of the primary tumor and inhibit the progression of metastatic tumors in the liver, respectively. Data generated from this study not only furthers our understanding of the genetic alterations that drive the metastatic process, but also guides the development of molecular-targeted therapy of colorectal cancer liver metastasis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle