Visualization and Analysis in the Field of Pan-Cancer Studies and Its Application in Breast Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Although all cancers are molecularly distinct, many share common driver mutations. Pan-cancer analysis, utilizes next-generation sequencing (NGS), pan-cancer model systems, and pan-cancer projects such as The Cancer Genome Atlas (TCGA), to assess frequently mutated genes and other genomic abnormalities that are common among many cancer types, regardless of the tumor origin, providing new directions for tumor biology research. However, there is currently no study that has objectively analyzed the results of pan-cancer studies on cancer biology. For this study, 999 articles on pan-cancer published from 2006 to 2020 were obtained from the Scopus database, and bibliometric methods were used to analyze citations, international cooperation, co-authorship and keyword co-occurrence clusters. Furthermore, we also focused on and summarized the application of pan-cancer in breast cancer. Our result shows that the pan-cancer studies were first published in 2006 and entered a period of rapid development after 2013. So far, 86 countries have carried out international cooperation in sharing research. Researchers form the United States and Canada have published the most articles and have made the most extensive contribution to this field, respectively. Through author keyword analysis of the 999 articles, TCGA, biomarkers, NGS, immunotherapy, DNA methylation, prognosis, and several other keywords appear frequently, and these terms are hot spots in pan-cancer studies. There are four subtypes of breast cancer (luminalA, luminalB, HER2, and basal-like) according to pan-cancer analysis of breast cancer. Meanwhile, it was found that breast cancer has genetic similarity to pan-gynecological cancers, such as ovarian cancer, which indicates related etiology and possibly similar treatments. Collectively, with the emergence of new detection methods, new cancer databases, and the involvement of more researchers, pan-cancer analyses will play a greater role in cancer biology research.
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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 ».