Dissecting the expression landscape of cytochromes P450 in hepatocellular carcinoma: towards novel molecular biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is the second leading cause of cancer-related deaths around the world. Recent advances in genomic technologies have allowed the identification of various molecular signatures in HCC tissues. For instance, differential gene expression levels of various cytochrome P450 genes (CYP450) have been reported in studies performed on limited numbers of HCC tissue samples, or focused on a small subset on CYP450s. In the present study, we monitored the expression landscape of all the members of the CYP450 family (57 genes) in more than 200 HCC tissues using RNA-Seq data from The Cancer Genome Atlas. Using stringent statistical filters and data from paired tissues, we identified significantly dysregulated CYP450 genes in HCC. Moreover, the expression level of selected CYP450s was validated by qPCR on cDNA samples from an independent cohort. Threshold values (sensitivity and specificity) based on dysregulated gene expression were also determined to allow for confident identification of HCC tissues. Finally, a global look at expression levels of the 57 members of the CYP450 family across ten different cancer types revealed specific expression signatures. Overall, this study provides useful information on the transcriptomic landscape of CYP450 genes in HCC and on new potential HCC biomarkers.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».