Epithelial‐to‐mesenchymal transition signature assessment in colorectal cancer quantifies tumour stromal content rather than true transition
Notice bibliographique
Résumé
The process of epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) in cancer is a well-described process whereby epithelial tumour cells undergo molecular/phenotypic changes and transition to a mesenchymal biology. To aid in the transcriptional characterisation of this process, gene expression signatures have been developed that attribute a relative EMT score to samples in a given cohort. We demonstrate how such EMT signatures can identify epithelial cell line models with high levels of transition but also highlight that, unsurprisingly, fibroblast cell lines, which are inherently mesenchymal, have a higher EMT score relative to any epithelial cell line studied. In line with these data, we demonstrate how increased tumour stromal composition, and reduced epithelial cellularity, significantly correlates with increasing EMT signature score, which is evident using either in silico subtyping analysis (p < 0.00001) or in situ histopathological characterisation (p < 0.001). Considered together, these results reinforce the importance not only of interdisciplinary research to correctly define the nature of EMT biology but also the requirement for a cadre of multidisciplinary researchers who can analyse and interpret the underlying pathological, bioinformatic and molecular data that are essential for advancing our understanding of the malignant process. © 2018 The Authors. The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Pathological Society of Great Britain and Ireland.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».