A multidimensional integration analysis reveals potential bridging targets in the process of colorectal cancer liver metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 9% of cancer-related deaths are caused by colorectal cancer. Liver metastasis is a major factor for the high colorectal cancer mortality rate. However, the molecular mechanism underlying colorectal cancer liver metastasis remains unclear. Using a global and multidimensional integration approach, we studied sequencing data, protein-protein interactions, and regulation of transcription factor and non-coding RNAs in primary tumor samples and liver metastasis samples to unveil the potential bridging molecules and the regulators that functionally link different stages of colorectal cancer liver metastasis. Primary tumor samples and liver metastasis samples had modules with significant overlap and crosstalk from which we identified several bridging genes (e.g. KNG1 and COX5B), transcription factors (e.g. E2F4 and CDX2), microRNAs (e.g. miR-590-3p and miR-203) and lncRNAs (e.g. lincIRX5 and lincFOXF1) that may play an important role in the process of colorectal cancer liver metastasis. This study enhances our understanding of the genetic alterations and transcriptional regulation that drive the metastatic process, but also provides the methodology to guide the studies on other metastatic cancers.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».