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Enregistrement W3035038380 · doi:10.18632/oncotarget.27616

Tumor microRNA profile and prognostic value for lymph node metastasis in oral squamous cell carcinoma patients

2020· article· en· W3035038380 sur OpenAlexafffundabout
Kelly Yi Ping Liu, Sarah Yuqi Zhu, Denise Brooks, Reanne Bowlby, J. Scott Durham, Yussanne Ma, Richard A. Moore, Andrew J. Mungall, Steven J.M. Jones, Catherine F. Poh

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Cancer FoundationTerry Fox Research Institute
Mots-clésmicroRNAMedicineNODALOncologyProportional hazards modelLymph nodeMetastasisCancer researchBasal cellDiseaseInternal medicineCancerPathologyGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Kelly Yi Ping Liu 1 , 2 , Sarah Yuqi Zhu 2 , Denise Brooks 3 , Reanne Bowlby 3 , J. Scott Durham 4 , Yussanne Ma 3 , Richard A. Moore 5 , Andrew J. Mungall 6 , Steven Jones 3 and Catherine F. Poh 1 , 2 1 Department of Oral Medical and Biological Sciences, Faculty of Dentistry, University of British Columbia, Vancouver, Canada 2 Department of Integrative Oncology, BC Cancer, Vancouver, Canada 3 Bioinformatics, Canada’s Michael Smith Genome Sciences Center, Vancouver, Canada 4 Department of Surgery, Faculty of Medicine, University of British Columbia, Vancouver, Canada 5 Faculty of Health Sciences, Simon Fraser University, Burnaby, Canada 6 Biospecimen & Library Core Group, Canada’s Michael Smith Genome Sciences Center, Vancouver, Canada Correspondence to: Catherine F. Poh, email: cpoh@dentistry.ubc.ca Keywords: oral squamous cell carcinoma; lymph node metastasis; micro-RNA; primary tumor; prognosis Received: January 15, 2020 Accepted: May 14, 2020 Published: June 09, 2020 ABSTRACT Neck lymph node metastasis (LN+) is one of the most significant prognostic factors affecting 1-in-2 patients diagnosed with oral squamous cell carcinoma (OSCC). The different LN outcomes between clinico-pathologically similar primary tumors suggest underlying molecular signatures that could be associated with the risk of nodal disease development. MicroRNAs (miRNAs)are short non-coding molecules that regulate the expression of their target genes to maintain the balance of cellular processes. A plethora of evidence has indicated that aberrantly expressed miRNAs are involved in cancers with either an antitumor or oncogenic role. In this study, we characterized miRNA expression among OSCC fresh-frozen tumors with known outcomes of nodal disease (82 LN+, 76 LN0). We identified 49 differentially expressed miRNAs in tumors of the LN+ group. Using penalized lasso Cox regression, we identified a group of 10 miRNAs of which expression levels were highly associated with nodal-disease free survival. We further reported a 4-miRNA panel (miR-21-5p, miR-107, miR-1247-3p, and miR-181b-3p) with high accuracy in discriminating LN status, suggesting their potential application as prognostic biomarkers for nodal disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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