Prognostic value of long non-coding RNA SNHG20 in cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Small nucleolar RNA host gene 20 (SNHG20) is a newly identified long non-coding RNA (lncRNA). Accumulative evidence suggest that SNHG20 is highly related to tumorigenesis. However, whether the levels of SNHG20 can be used for prognosis of patients with different cancer types was unclear. The present study aims to explore the role of SNHG20 in tumor prognosis and its clinical significance. METHODS: Related articles published before March 14, 2019 were searched in PubMed, Excerpta Medica Database (EMBASE), ISI Web of Science, and China National Knowledge Infrastructure (CNKI). Hazard ratios (HRs) and their corresponding 95% confidence intervals (CIs) were obtained using Stata 11.0 software and used to for determination of the link between the levels of SNHG20 and overall survival (OS). Fixed or random model was chosen depending on the heterogeneity of the studies. A quality assessment of the included studies was performed according to the Newcastle-Ottawa scale. This study was approved by the Medical Ethics Committee of Xiangya Hospital of Central South University. RESULTS: After a strict filtering process, a total of 1149 patients from 15 studies were enrolled in this study. Pooled data showed that elevated level of SNHG20 was correlated not only with poor overall survival (HR = 2.49, 95% confidence interval (CI): 2.05-2.98), but also with tumor-node-metastasis stage (TNM) (odds ratio (OR) = 3.32, 95% CI: 2.27-4.86), high histological grade (OR = 2.11, 95% CI: 1.55-2.87), tumor size (OR = 2.92, 95% CI: 2.17-3.91), and lymph node metastasis (OR = 4.48, 95% CI: 2.90-6.92). Of note, there is no significant heterogeneity difference among the studies. CONCLUSION: Up-regulated SNHG20 predicts unfavorable prognosis for multiple kinds of cancers although further studies are in need to verify its clinical applications.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».