Identification of Immune Cell Infiltration and Immune-Related Genes in the Tumor Microenvironment of Glioblastomas
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is one of the most prevalent malignant brain tumors with poor prognosis. Increasing evidence has revealed that infiltrating immune cells and other stromal components in the tumor microenvironment (TME) are associated with prognosis of GBM. The aim of the present study was to identify immune cells and immune-related genes extracted from TME in GBM. RNA-sequencing and clinical data of GBM were downloaded from The Cancer Genome Atlas (TCGA). Four survival-related immune cells were identified via Kaplan-Meier survival analysis and immune-related differentially expressed genes (DEGs) screened. Functional enrichment and protein-protein interaction (PPI) networks for the genes were constructed. In addition, we identified 24 hub genes and the expressions of 6 of the genes were significantly associated with prognosis of GBM. Finally, the genes were validated in single-cell sequencing studies of GBM, and the immune cells validated in an independent GBM cohort from the Chinese Glioma Genome Atlas (CGGA). Overall, 24 immune-related genes infiltrating the tumor microenvironment were identified in the present study, which could serve as novel biomarkers and immune therapeutic targets.
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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) | 0,001 | 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 ».