Molecular network analyses implicate death-associated protein kinase 3 (DAPK3) as a key factor in colitis-associated dysplasia progression
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Ulcerative colitis (UC) is a progressive disorder that elevates the risk of cancer development through a colitis-dysplasia-carcinoma sequence. Differential gene expression (DEGs) profiles of three UC clinical subtypes and healthy controls were developed for the GSE47908 microarray dataset [n = 15 (healthy controls), n = 20 (left-sided colitis), n = 19 (pancolitis), and n = 6 (colitis-associated dysplasia, CAD)] using limma R. Gene ontology (GO) enrichment analysis of DEGs revealed a shift in transcriptome landscape as UC progressed from left-sided colitis to pancolitis to CAD, from being immune-centric to being cytoskeleton-dependent. Hippo signaling (via Yes-associated protein, YAP) and Ephrin receptor signaling were the top canonical pathways progressively altered in concert with the pathogenic progression of UC. Molecular interaction network analysis of DEGs in left-sided colitis, pancolitis, and CAD revealed one pairwise line or edge that was topologically important to the network structure. This edge was found to be highly enriched in actin-based processes, and death-associated protein kinase 3 (DAPK3) was a critical member and sole protein kinase associated with this edge. DAPK3 is a regulator of actin-cytoskeleton reorganization that controls proliferation and apoptosis. Differential correlation analyses revealed a negative correlation for DAPK3-YAP in healthy controls which flipped to positive in left-sided colitis. With UC progression to CAD, the DAPK3-YAP correlation grew progressively more positive. In summary, DAPK3 was identified as a candidate gene involved in UC progression to dysplasia.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».