Identification of Putative Gene Signatures Associated with Diagnosis and Prognosis of Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aimed to identify potential diagnostic and therapeutic biomakers for the development of breast cancer (BC). Methods: GSE86374 dataset containing 159 samples was acquired from the Gene Expression Omnibus (GEO) database followed by differentially expressed genes (DEGs) identification and cluster analysis. Corresponding functional enrichment and protein-protein interaction (PPI) network analyses were performed to identify hub genes. Prognostic evaluation using clinical information obtained from TCGA database and hub genes was conducted to screen for crucial indicators for BC progression. The risk model was established and validated. Results: In total, 186 DEGs were identified and grouped into four clusters: 96 in cluster 1; 69 in cluster 2; 16 in cluster 3; and 5 in cluster 4. Functional enrichment analysis showed that DEGs, including ADH1B in cluster 1, were dramatically enriched in the tyrosine and drug metabolism pathways, while genes in cluster 2, including SPP1 and RRM2, played crucial roles in PI3K-Akt and p53 signalling pathway. SPP1 and RRM2 served as hub genes in the PPI network, resulting in an support vector machine classifier with good accuracy and specificity.Ad ditionally, the results of prognostic analysis suggest that age, metastasis stage, SPP1 and ADH1B were correlated with risk of BC, which was validated by using the established risk model analysis. Conclusion: SPP1, RRM2 and ADH1B appear to play vital roles in the development of BC. Age and TNM stage were also preferentially associated with risk of developing BC. Evaluation of the risk model based on larger sample size and further experimental validation are required.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».