A Six-Gene Prognostic Risk Prediction Model In Hepatitis B Virus-Associated Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aimed to screen hepatitis B virus (HBV)-associated hepatocellular carcinoma (HCC)-related feature ribonucleic acids (RNAs) and to establish a prognostic model. Methods: The transcriptome expression data of HBV-associated HCC were downloaded from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database and Gene Expression Omnibus database. Differential RNAs between HBV-associated HCC and normal controls were identified by a meta-analysis of TCGA, GSE55092 and GSE121248. Weighted gene co-expression network analysis was performed to identify key RNAs and modules. A prognostic score model was established using TCGA as a training set by Cox regression analysis and was validated in E-TABM-36 dataset. Additionally, independent prognostic clinical factors were screened, and the function of lncRNAs was predicted through Gene Set Enrichment Analysis. Results: A total of 710 consistent differential RNAs between HBV-associated HCC and normal controls were obtained, including five lncRNAs and 705 mRNAs. An optimized combination of six differential RNAs (DSCR4, DBH, ECM1, GDAP1, MATR3 and RFC4) was selected and a prognostic score model was constructed. Kaplan-Meier analysis demonstrated that the prognosis of the high-risk and low-risk groups separated by this model was significantly different in the training set and the validation set. Gene Set Enrichment Analysis showed that the co-expression genes of DSCR4 were significantly correlated with neuroactive ligand receptor interaction pathway. Conclusion: A prognostic model based on DSCR4, DBH, ECM1, GDAP1, MATR3 and RFC4 was developed that can accurately predict the prognosis of patients with HBV-associated HCC. These genes, as well as histologic grade, may serve as independent prognostic factors in HBV-associated HCC.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».