Expanding the miRNA Transcriptome of Human Kidney and Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Despite advancements in therapeutic strategies, diagnostic and prognostic molecular markers of kidney cancer remain scarce, particularly in patients who do not harbour well-defined driver mutations. Recent evidence suggests that a large proportion of the human noncoding transcriptome has escaped detection in early genomic explorations. Here, we undertake a large-scale analysis of small RNA-sequencing data from both clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) and nonmalignant samples to generate a robust set of miRNAs that remain unannotated in kidney tissues. We find that these novel kidney miRNAs are also expressed in renal cancer cell lines. Moreover, these sequences are differentially expressed between ccRCC and matched nonmalignant tissues, implicating their involvement in ccRCC biology and potential utility as tumour-specific markers of disease. Indeed, we find some of these miRNAs to be significantly associated with patient survival. Finally, target prediction and subsequent pathway analysis reveals that miRNAs previously unannotated in kidney tissues may target genes involved in ccRCC tumourigenesis and disease biology. Taken together, our results represent a new resource for the study of kidney cancer and underscore the need to characterize the unexplored areas of the transcriptome.
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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 ».