Ubiquitin Proteasome Pathway Transcriptome in Epithelial Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we reviewed the transcription of genes coding for components of the ubiquitin proteasome pathway in publicly available datasets of epithelial ovarian cancer (EOC). KEGG analysis was used to identify the major pathways distinguishing EOC of low malignant potential (LMP) from invasive high-grade serous ovarian carcinomas (HGSOC), and to identify the components of the ubiquitin proteasome system that contributed to these pathways. We identified elevated transcription of several genes encoding ubiquitin conjugases associated with HGSOC. Fifty-eight genes coding for ubiquitin ligases and more than 100 genes encoding ubiquitin ligase adaptors that were differentially expressed between LMP and HGSOC were also identified. Many differentially expressed genes encoding E3 ligase adaptors were Cullin Ring Ligase (CRL) adaptors, and 64 of them belonged to the Cullin 4 DCX/DWD family of CRLs. The data suggest that CRLs play a role in HGSOC and that some of these proteins may be novel therapeutic targets. Differential expression of genes encoding deubiquitinases and proteasome subunits was also noted.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».