The lipid metabolome of kidney cancer.
Notice bibliographique
Résumé
16 Background: The commonest type of kidney cancer is CCRCC. Kidney cancer is known to accumulate lipids and a detailed knowledge of the lipid species present in these tumors could lead to a better understanding of the underlying aberrant metabolic pathways and suggest possible treatment strategies. We attempt to identify the lipidomic profile of CCRCC using a liquid chromatography MS-based approach (LC-MS). Methods: We utilized 6 fresh frozen representative samples of CCRCC and matching non-tumor areas of kidney from nephrectomy samples. Lipids and other non-polar cellular constituents were extracted from both CCRCC and control tissues by methyl-t-butyl ether /methanol. LC-MS based lipid profiling was performed on a Waters Q-ToF Premier MS coupled with Ultra Performance LC. The peak detection and alignment across all chromatograms were performed using the XCMS software (v 1.14.1, Scripps Center for Metabolomics). Statistical comparisons of the intensities of aligned peaks were performed using the XCMS-built-in Welch's t-test. The XCMS data was converted to log2 ratios (normal/tumor) in order to utilize the paired aspect of this data: each patient’s disease tissue was analyzed in conjunction with corresponding normal tissue. Significance was determined by controlling the family wise error rate (FWER) at 0.05 using a Bonferroni adjustment. All computations were performed using the R statistical software and the “limma” package. Results: The outcome of XCMS was converted to a table that contains fold change, p value and mass to charge ratio (m/z) for each peak, its corresponding retention time, and the integrated peak intensities from all samples. Controlling FWER at 0.05 using a Bonferroni scheme, we found eight statistically significant lipids. Preliminary attempts to identify the analytes included use of METLIN (Scripps Center for Metabolomics) and HMDB (Human metabolome database, Genome Alberta and Genome Canada) databases. The identified metabolites included phosphatidylcholines, cholesterol esters and triglycerides, as well as other lipid species. Conclusions: The lipid metabolomic profile varied significantly between CCRCC and control. Further studies are underway to confirm the identities and significance of the lipid species in detail.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».