Notice bibliographique
Résumé
Purpose To identify prognosis predictors for patients with prostate cancer (PCa). Methods Four independent PCa microarray datasets (GSE32448, GSE16560, GSE79957 and GSE17951) were reanalyzed to characterize the expression of semaphorin-3F (SEMA3F) gene between PCa patients and normal prostate tissues and the correlation between SEMA3F expression and the age, tumor/nodes/metastasis (TNM) staging, Gleason Grade Group, prostate-specific antigen level and overall survival of PCa patients. Gene set enrichment analysis was applied to investigate the potential relevant mechanisms regarding the expression of SEMA3F and the proliferation of PCa cells. Results The level of SEMA3F was significantly higher in normal prostate tissues compared with that in PCa cells (P<0.0001). Prostate cancer patients with higher expression of SEMA3F were associated with better TNM staging, Gleason Grade Group and overall survival than those with lower expression SEMA3F cohort. The result of gene set enrichment analysis indicated that SEMA3F might inhibit the proliferation of PCa cells through biological processes involving G2-mitosis checkpoint, E2F target and mitotic spindle. Conclusion Data suggest that SEMA3F might be a tumor suppressor of PCa and a protective factor for patient with PCa.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».