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Enregistrement W2885201462 · doi:10.1002/path.5155

Epithelial‐to‐mesenchymal transition signature assessment in colorectal cancer quantifies tumour stromal content rather than true transition

2018· article· en· W2885201462 sur OpenAlexfundno aff
Amy M.B. McCorry, Maurice B. Loughrey, Daniel B. Longley, Mark Lawler, Philip D. Dunne

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pathology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilPublic Health AgencyMedical Research Council CanadaCancer Research UK
Mots-clésEpithelial–mesenchymal transitionStromal cellSubtypingTransition (genetics)In silicoMesenchymal stem cellBiologyCancer researchPathologyPathologicalCancerColorectal cancermicroRNAOncologyMedicineCell biologyGeneGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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