Integration of Transcriptome and Metabolome Provides Unique Insights to Pathways Associated With Obese Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Information regarding transcriptome and metabolome has significantly contributed to identifying potential therapeutic targets for the management of a variety of cancers. Obesity has profound effects on both cancer cell transcriptome and metabolome that can affect the outcome of cancer therapy. The information regarding the potential effects of obesity on breast cancer (BC) transcriptome, metabolome, and its integration to identify novel pathways related to disease progression are still elusive. We assessed the whole blood transcriptome and serum metabolome, as circulating metabolites, of obese BC patients compared them with non-obese BC patients. In these patients' samples, 186 significant differentially expressed genes (DEGs) were identified, comprising 156 upregulated and 30 downregulated. The expressions of these gene were confirmed by qRT-PCR. Furthermore, 96 deregulated metabolites were identified as untargeted metabolomics in the same group of patients. These detected DEGs and deregulated metabolites enriched in many cellular pathways. Further investigation, by integration analysis between transcriptomics and metabolomics data at the pathway levels, revealed seven unique enriched pathways in obese BC patients when compared with non-obese BC patients, which may provide resistance for BC cells to dodge the circulating immune cells in the blood. In conclusion, this study provides information on the unique pathways altered at transcriptome and metabolome levels in obese BC patients that could provide an important tool for researchers and contribute further to knowledge on the molecular interaction between obesity and BC. Further studies are needed to confirm this and to elucidate the exact underlying mechanism for the effects of obesity on the BC initiation or/and progression.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».