Transcriptomic Microenvironment of Lung Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Tissues surrounding tumors are increasingly studied to understand the biology of cancer development and identify biomarkers. Methods: A unique geographic tissue sampling collection was obtained from patients that underwent curative lobectomy for stage I pulmonary adenocarcinoma. Tumor and nontumor lung samples located at 0, 2, 4, and 6 cm away from the tumor were collected. Whole-genome gene expression profiling was performed on all samples (n = 5 specimens × 12 patients = 60). Analyses were carried out to identify genes differentially expressed in the tumor compared with adjacent nontumor lung tissues at different distances from the tumor as well as to identify stable and transient genes in nontumor tissues with respect to tumor proximity. Results: The magnitude of gene expression changes between tumor and nontumor sites was similar with increasing distance from the tumor. A total of 482 up- and 843 downregulated genes were found in tumors, including 312 and 566 that were consistently differentially expressed across nontumor sites. Twenty-nine genes induced and 34 knocked-down in tumors were also identified. Tumor proximity analyses revealed 15,700 stable genes in nontumor lung tissues. Gene expression changes across nontumor sites were subtle and not statistically significant. Conclusions: This study describes the transcriptomic microenvironment of lung adenocarcinoma and adjacent nontumor lung tissues collected at standardized distances relative to the tumor. Impact: This study provides further insights about the molecular transitions that occur from normal tissue to lung adenocarcinoma and is an important step to develop biomarkers in nonmalignant lung tissues. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 26(3); 389–96. ©2016 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 | 0,000 |
| 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 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 ».