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Enregistrement W2804132492 · doi:10.7150/jca.23284

<i>MLH1</i> Promoter Methylation and Prediction/Prognosis of Gastric Cancer: A Systematic Review and Meta and Bioinformatic Analysis

2018· review· en· W2804132492 sur OpenAlexaboutno aff
Shixuan Shen, Hao Li, Liping Sun, Yuan Yuan

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésMLH1MethylationMeta-analysisOncologyMedicineDNA methylationConfidence intervalOdds ratioInternal medicineCancerBioinformaticsBiologyGeneGeneticsColorectal cancerGene expressionDNA mismatch repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The promoter methylation of MLH1 gene and gastric cancer (GC)has been investigated previously.To get a more credible conclusion, we performed a systematic review and meta and bioinformatic analysis to clarify the role of MLH1 methylation in the prediction and prognosis of GC.Methods: Eligible studies were targeted after searching the PubMed, Web of Science, Embase, BIOSIS, CNKI and Wanfang Data to collect the information of MLH1 methylation and GC.The link strength between the two was estimated by odds ratio with its 95% confidence interval.The Newcastle-Ottawa scale was used for quantity assessment.Subgroup and sensitivity analysis were conducted to explore sources of heterogeneity.The Gene Expression Omnibus (GEO) and The Cancer Genome Atlas (TCGA) were employed for bioinformatics analysis on the correlation between MLH1 methylation and GC risk, clinicopathological behavior as well as prognosis.Results: 2365 GC and 1563 controls were included in the meta-analysis.The pooled OR of MLH1 methylation in GC was 4.895 (95% CI: 3.149-7.611,P<0.001), which considerably associated with increased GC risk.No significant difference was found in relation to Lauren classification, tumor invasion, lymph node/distant metastasis and tumor stage in GC.Analysis based on GEO and TCGA showed that high MLH1 methylation enhanced GC risk but might not related with GC clinicopathological features and prognosis.Conclusion: MLH1 methylation is an alive biomarker for the prediction of GC and it might not affect GC behavior.Further study could be conducted to verify the impact of MLH1 methylation on GC prognosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,020
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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