KIF4A: A potential biomarker for prediction and prognostic of prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To investigate the clinical relevance and biological function of the kinesin super-family protein 4A (KIF4A) expression in prostate cancer (PCa). Methods We examined 1) the relationship between the expression of KIF4A and clinico-pathological characteristics of PCa patients using a tissue microarray and the Cancer Genome Atlas database, 2) the prognostic value of KIF4A expression in patients using Kaplan-Meier plots and 3) the functions of KIF4A in LNCaP and DU145 cells, such as cell proliferation, cell cycle and cell apoptosis. Results Compared with normal prostate, the mRNA and protein expressions of KIF4A were up-regulated in PCa. The up-regulation expression rates of KIF4A in PCa were significantly related to the Gleason score (P<0.001). The elevated KIF4A level also predicted independently a poor biochemical recurrence-free and disease-free survival of PCa patients. The ectopic expression of KIF4A in PCa was significantly positively associated with the capability of migration and proliferation. Conclusion Over-expression of KIF4A correlated with the aggressiveness of PCa and with biochemical recurrence-free survival. Thus, KIF4A is a potential diagnostic indicator and therapeutic target for 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».