<i>RadiationGeneSigDB</i> : A database of oxic and hypoxic radiation response gene signatures and their utility in identification of hypoxia-regulated MicroRNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Summary Radiation therapy is among the most effective and widely used modalities of cancer therapy in current clinical practice. With the advent of new high throughput genomic technologies and the continuous inflow of transcriptomic data, there has been a paradigm shift in the landscape of radiation oncology. In this era of personalized radiation medicine, genomic datasets hold great promise to investigate novel biomarkers predictive of radiation response. In this regard, the number of available gene expression based signatures built under oxic and hypoxic conditions is getting larger. This poses two main questions in the field, namely, i) how reliable are these signatures when applied across a compendium of datasets in different model systems; and ii) is there redundancy of gene signatures. To address these fundamental radiobiologic questions, we curated a database of gene expression signatures predictive of radiation response under oxic and hypoxic conditions. RadiationGeneSigDB has a collection of 11 oxic and 24 hypoxic signatures with the standardized gene list as a gene symbol, Entrez gene ID, and its function. We present the utility of this database through three case studies: i) comparing breast cancer oxic signatures in cell line data vs. patient data; ii) comparing the similarity of head and neck cancer hypoxia signatures in clinical tumor data; and iii) gaining an understanding of hypoxia-associated miRNA. This valuable, curated repertoire of published gene expression signatures provides a motivating example for how to search for similarities in radiation response for tumors arising from different tissues across model systems under oxic and hypoxic conditions, and how a well-curated set of gene signatures can be used to generate novel hypotheses about the functions of non-coding RNA. Availability and implementation RadiationGeneSigDB is implemented in R. The source code of this package and signatures can be downloaded from the GitHub: https://github.com/vmsatya/RadiationGeneSigDB
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| 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) | 0,007 | 0,005 |
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 ».