CCT6A, a novel prognostic biomarker for Ewing sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ewing sarcoma (ES), the second most prevalent bone malignant tumor has no widely known prognostic biomarker. Earlier studies have suggested that chaperonin containing TCP1 complex 6A (CCT6A), which encodes a molecular protein chaperone, is involved in the pathogenesis of many cancers. However, there are no known reports providing clear evidence of its role in ES pathogenesis. METHODS: We performed a bioinformatic analysis of 32 ES specimens from the GSE17618 dataset concentrating on the differences in gene expression, OS, event-free survival (EFS) in the different subgroups. Immunohistochemical studies were also performed to identify the expression levels of selected genes in ES and immediate paracancerous tissues. RESULTS: After 3 screenings, CCT6A was identified to be highly correlated with ES prognosis. Our survival analysis revealed a low overall survival (OS) for high CCT6A expression (P-value = .024). Our Cox regression analysis identified CCT6A expression, lEFS, and age were strongly associated with prognosis of ES. Our multivariate Cox regression analysis shows that CCT6A (P-value = .015), age (P-value = .026), and EFS (P-value = .002) were independent poor prognostic biomarkers. Our immunohistochemical analysis showed that the expression levels of CCT6A were significantly higher in ES tissues compared to the paracancerous tissues. CONCLUSION: From the results of our study, we identified the expression levels of CCT6A to be strongly associated with prognosis of ES. Thus, the expression levels of the CCT6A gene could serve as a biomarker for the prediction of ES prognosis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».