Identifying Hepatocellular Carcinoma Driver Genes by Integrative Pathway Crosstalk and Protein Interaction Network
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we mined out hepatocellular carcinoma (HCC) driver genes from MEDLINE literatures by bioinformatics methods of pathway crosstalk and protein interaction network. Furthermore, the relationship between driver genes and their clinicopathological characteristics, as well as classification effectiveness was verified in the public databases. We identified 560 human genes reported to be associated with HCC in 1074 published articles. Functional analysis revealed that biological processes and biochemical pathways relating to tumor pathogenesis, cancer disease, tumor cell molecule, and hepatic disease were enriched in these genes. Pathway crosstalk analysis indicated that significant pathways could be divided into three modules: cancer disease, virus infection, and tumor signaling pathway. The HCC-related protein-protein interaction network comprised 10,212 nodes, and 56,400 edges were mined out to identify 18 modules corresponding to 14 driver genes. We verified that these 14 driver genes have high classification effectiveness to distinguish cancer samples from normal samples and the classification effectiveness was better than that of randomly selected genes. Present study provided pathway crosstalk and protein interaction network for understanding potential tumorigenesis genes underlying HCC. The 14 driver genes identified from this study are of great translational value in HCC diagnosis and treatment, as well as in clinical study on the pathogenesis of HCC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».