Identification of key genes in breast cancer cell line under hypoxia condition: A bioinformatics analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:The present study attempted to investigate the key pathways and genes which are associated with hypoxia in the human breast carcinoma cell line MDA-MB-231 with searched in gene expression omnibus (GEO) database for mRNA microarray data of MDA-MB-231 in normal and hypoxia condition. Methods: Three GEO datasets GSE37340, GSE39042, and GSE42416 were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) database that these GEO profiles have of 9 cell lines in hypoxia condition and eight cell lines in normal condition. The differentially expressed genes (DEGs) between MDA-MB-231 cell line in hypoxia and normal condition were analyzed by Geo2R software. Next, all the differentially expressed genes (DEGs) with p<0.05 and fold change ≥1 or ≤-1 was identified. Among all the differentially expressed genes, only 32 genes were at least in two datasets (31 up regulated and 1 down regulated) after gene integration. Moreover, DEGs ontology terms, Kyoto Encyclopedia and Genomes pathways were analyzed using EnrichR database. Subsequently, a protein-protein interaction network was constructed using STRING and MCODE software. Finally, the survival analyses performed with Kaplan Meier-plotter (KM) online dataset. Results: Thirty-two genes were found to be at least two datasets (i.e., SLC2A3, BNIP3, ENO2, PFKFB3, PLOD2, SLC2A1, HK2, ADM, etc.) that two genes among up regulated genes (HK2, ADM) were expressed in all three datasets. Conclusion: These identified genes and pathways could help to understand the mechanism of development of (Triple-negative breast cancer) TNBC under hypoxia condition. Also HK2, ADM, CENP family, might be promising targets for the TNBC treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».