Identification of cancer risk lncRNAs and cancer risk pathways regulated by cancer risk lncRNAs based on genome sequencing data in human cancers
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a group of diseases involving abnormal cell growth with the potential to invade or spread to other parts of the body. The complexity of cancer can be reduced to a small number of underlying principles like cancer hallmarks which could govern the transformation of normal cells to cancer. Besides, the growth and metastasis of cancer often relate to combined effects of long non-coding RNAs (lncRNAs). Here, we performed comprehensive analysis for lncRNA expression profiles and clinical data of six types of human cancer patients from The Cancer Genome Atlas (TCGA), and identified six risk pathways and twenty three lncRNAs. In addition, twenty three cancer risk lncRNAs which were closely related to the occurrence or development of cancer had a good classification performance for samples of testing datasets of six cancer datasets. More important, these lncRNAs were able to separate samples in the entire cancer dataset into high-risk group and low-risk group with significantly different overall survival (OS), which was further validated in ten validation datasets. In our study, the robust and effective cancer biomarkers were obtained from cancer datasets which had information of normal-tumor samples. Overall, our research can provide a new perspective for the further study of clinical diagnosis and treatment of cancer.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».