Transcriptome evaluation of the relation between body mass index and prostate cancer outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Large epidemiological studies indicate that an increased body mass index (BMI) is associated with increased prostate cancer (PCa) mortality. Data indicate that there is no association between elevated metabolic pathway proteins and PCa mortality. There are no published studies evaluating the relation between BMI and metabolic pathways with respect to PCa outcomes with a genomics approach. METHODS The Decipher Genomic Resource Information Database was queried for patients who had undergone prostatectomy and had BMI information available. These patients came from Thomas Jefferson University (TJU) and Johns Hopkins Medical Institution (JHMI); the latter provided 2 cohorts (I and II). A high‐BMI group (≥30 kg/m 2 ) and a low‐BMI group (<25 kg/m 2 ) were identified, and genomic data were interrogated for differentially expressed genes with an interquartile range filter and a Wilcoxon test. P values were adjusted for multiple testing with the Benjamini‐Hochberg false‐discovery rate method. RESULTS A total of 477 patients with a median follow‐up of 108 months had BMI information available. Two genes were found to interact with BMI in both the JHMI I cohort and the TJU cohort, but there was no statistical significance after adjustments for multiple comparisons. Aberrant metabolic gene expression was significantly correlated with distant metastases ( P < .05). No relation was found between BMI and metastases or overall survival (both P values > .05). CONCLUSIONS In a genomic analysis of prostatectomy specimens, metabolic gene expression, but not BMI, was associated with PCa metastases. Cancer 2017;123:2240–2247. © 2017 American Cancer Society .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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)
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 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 ».