Analysis of Differentially Expressed Proteins in Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Hepatocellular carcinoma (HCC), the third leading cause of cancer-related mortality worldwide, has limited treatment options; therefore, the importance of developing new and innovative therapeutic strategies. The field of proteomics has emerged as a powerful tool to identify changes in protein expression in HCC patients. Objectives Identify differentially expressed proteins in tissue biopsies of HCC patients who underwent liver transplantation. Material & Methods The protein expression in paraffin-embedded liver biopsies of 24 HCC liver transplant patients (12 Poor Differentiated/Vascular Invasion -Poor-, 12 Well/Moderate Differentiated -Well-) was assessed by Mass Spectrometry (LC/MS). Five non-tumor liver biopsies were used as Controls (Ctr). The expression ratios of abundances were calculated (1 ± 0.25) and p-values were determined using two-tailed Student's t-test. Relevant demographics and clinical characteristics of the patients were also collected (age, sex, total tumor volume, number of tumors, peak AFP pre-surgery, vascular invasion, MELD, tumor differentiation, Child-Pugh, tumor distribution). Results The preliminary results are shown in Table 1. The explorative, quantitative proteome analyses identified over 4,000 proteins in HCC biopsies. Although we didn't achieve statistically significance differences given the small number of patients, we identify 56 proteins overexpressed (>1.5 fold) in poor differentiated HCC compare to Controls. These proteins were differentially expressed in well differentiated HCC vs poor differentiated HCC.Conclusions We identified proteins differentially expressed in poor differentiated HCC. These results may have implications as prognostic biomarkers and future targets for immunotherapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».