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Enregistrement W2960151067 · doi:10.3390/biom9070282

Exploring the Molecular Mechanism of the Drug-Treated Breast Cancer Based on Gene Expression Microarray

2019· article· en· W2960151067 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMechanism (biology)Breast cancerMicroarrayDrugGene expressionMicroarray analysis techniquesCancerGeneComputational biologyCancer researchBiologyBioinformaticsPharmacologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer (BRCA) remains the leading cause of cancer morbidity and mortality worldwide. In the present study, we identified novel biomarkers expressed during estradiol and tamoxifen treatment of BRCA. The microarray dataset of E-MTAB-4975 from Array Express database was downloaded, and the differential expressed genes (DEGs) between estradiol-treated BRCA sample and tamoxifen-treated BRCA sample were identified by limma package. The pathway and gene ontology (GO) enrichment analysis, construction of protein-protein interaction (PPI) network, module analysis, construction of target genes—miRNA interaction network and target genes-transcription factor (TF) interaction network were performed using bioinformatics tools. The expression, prognostic values, and mutation of hub genes were validated by SurvExpress database, cBioPortal, and human protein atlas (HPA) database. A total of 856 genes (421 up-regulated genes and 435 down-regulated genes) were identified in T47D (overexpressing Split Ends (SPEN) + estradiol) samples compared to T47D (overexpressing Split Ends (SPEN) + tamoxifen) samples. Pathway and GO enrichment analysis revealed that the DEGs were mainly enriched in response to lysine degradation II (pipecolate pathway), cholesterol biosynthesis pathway, cell cycle pathway, and response to cytokine pathway. DEGs (MCM2, TCF4, OLR1, HSPA5, MAP1LC3B, SQSTM1, NEU1, HIST1H1B, RAD51, RFC3, MCM10, ISG15, TNFRSF10B, GBP2, IGFBP5, SOD2, DHF and MT1H), which were significantly up- and down-regulated in estradiol and tamoxifen-treated BRCA samples, were selected as hub genes according to the results of protein-protein interaction (PPI) network, module analysis, target genes—miRNA interaction network and target genes-TF interaction network analysis. The SurvExpress database, cBioPortal, and Human Protein Atlas (HPA) database further confirmed that patients with higher expression levels of these hub genes experienced a shorter overall survival. A comprehensive bioinformatics analysis was performed, and potential therapeutic applications of estradiol and tamoxifen were predicted in BRCA samples. The data may unravel the future molecular mechanisms of BRCA.

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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