Identification of Hub Gene TIMP1 and Relative ceRNAs Regulatory Network in Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to discover the ceRNAs network in the pathophysiological development of human colorectal cancer (CRC) and to screen biomarkers for target therapy and prognosis by using integrated bioinformatics analysis. METHODS: Data on gene expressions of mRNAs, miRNAs, and circRNAs and clinical information were downloaded from The Cancer Genome Atlas and Gene Expression Omnibus databases, respectively. Differentially expressed mRNAs (DEmRNAs) were identified by using the DESeq2 package of R software. Functional enrichment analysis was conducted using the ClusterProfiler package of R software. The protein-protein interaction (PPI) network was shown by the STRING website. Survival analysis of hub genes was performed using the survival package in R software. Interactions among hub genes, differentially expressed miRNAs (DEmiRNAs), and differentially expressed circRNAs (DEcircRNAs) were used to construct the ceRNAs network. RESULTS: A total of 412 DEmRNAs including 82 upregulated and 330 downregulated genes were screened out between 473 CRC and 41 normal samples. Two hundred and sixty DEcircRNAs including 253 upregulated and 7 downregulated genes were altered between 23 CRC and 23 normal samples. One hundred and ninety DEmiRNAs including 82 upregulated and 108 downregulated genes were obtained between 450 CRC and 8 normal samples. A ceRNAs and PPI network were successfully constructed, and TIMP1 associated with prognosis was employed. CONCLUSION: The present study identified a novel circRNAs-miRNAs-mRNA ceRNAs network, which implied that TIMP1 and related miRNAs, circRNAs were potential biomarkers underlying the development of CRC, providing new insights for survival predictions and therapeutic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».