The Methylation Analysis of KLF11 and PCDH9 Genes in Patients with Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lung cancer is the leading cause of cancer-related deaths worldwide and the 5-year survival rate is still very poor due to the lack of effective tools for early detection. Epigenetics and especially studies on DNA methylation have given important information towards a better achievement of lung cancer pathogenesis in the recent decades. The inactivation of tumor suppressor genes via promoter hypermethylation is an obvious mechanism and is straightly related to carcinogenesis. In this study, we compared the methylation status of KLF11 and PCDH9 genes in non-small cell lung cancer and adjacent normal tissues.Methods: Genomic DNA was extracted from 30 tumor tissues, bisulfite treated and were analyzed in terms of promoter methylation status of KLF11 and PCDH9 genes by high resolution melting method. Statistical analysis was carried out by chi-square test.Results: No significant difference in methylation level at the PCDH9 promoter region in NSCLC tumors compared with non-tumor tissues was observed (P = 0.3132, chi-square test). In contrast, the difference in methylation levels between normal and tumor tissue samples for the promoter of the KLF11 gene was quite significant (P = 0.0001).Conclusions: Promoter methylation of KLF11 gene is an important mechanism in the development of NSCLC, therefore, it could be used as one of the potential therapeutic goals for molecular targeted therapy and epigenetic treatment. The role of the PCDH9 gene in the development of lung cancer is complex and requires more research and a larger statistical population.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».