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Enregistrement W4221071186 · doi:10.3389/fmolb.2022.778857

Comprehensive Analysis on Prognosis and Immune Infiltration of Lysyl Oxidase Family Members in Pancreatic Adenocarcinoma With Experimental Verification

2022· article· en· W4221071186 sur OpenAlexaff
Chao Jiang, Meng Wang, Weikai Yao, Guoyue Lv, Xueyan Liu, Guangyi Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Biosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial metabolism and enzyme function
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesDepartment of Finance of Jilin ProvinceChina Scholarship Council
Mots-clésLysyl oxidaseKEGGExtracellular matrixTumor microenvironmentImmune systemCancer researchPancreatic cancerBiologyImmunohistochemistryMetastasisAdenocarcinomaGene expressionCancerTranscriptomeGeneImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pancreatic adenocarcinoma (PDAC) is the most aggressive among all solid malignancies with delayed disease detection and limited effective treatment. However, due to the intricate heterogeneity and exclusive tumor microenvironment (TME), the development of effective therapy has been facing enormous challenges. The lysyl oxidases (LOXs) underpin the shaping of the TME to promote cancer growth, metastasis and modulate response to treatment. Materials and Methods: The mRNA expression, prognostic, and clinicopathological data for LOXs in PDAC from multiple open-access databases were summarized and analyzed. The protein expression was verified by immunohistochemistry (IHC). Co-expressed genes of LOXs were predicted and elaborated by LinkedOmics. Functional enrichment analysis of LOXs co-expressed genes was performed using Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). TIMER and TISIDB were applied to analyze the relationship between LOXs expression and immune infiltration. Results: The mRNA expression levels of LOX, LOXL1 and LOXL2 were significantly higher in PDAC, the expression levels of LOXL3 and LOXL4 were contrary in different databases. High mRNA levels of LOX and LOXL2 were associated with advanced PDAC stage, while elevated LOX and LOXL3 expression correlated with high tumor grade. The IHC staining showed higher expression levels of LOX, LOXL1 and LOXL2, lower expression level of LOXL3 in PDAC tissues, while the protein expression of LOXL4 made no difference. Functional enrichment analysis showed a close relationship with extracellular matrix (ECM) regulation, except that LOXL3 and its ligands were highly associated with immune-related functions. Further analysis suggested that LOX and LOXL3 strongly correlated with tumor-infiltrating lymphocytes (TILs), various immune signatures, and immune checkpoints. Finally, survival analysis revealed high LOX and LOXL2 expression predicted worse overall survival (OS), progression-free interval (PFI), and disease-specific survival (DSS). Conclusion: These findings indicated that the LOX family, especially LOX and LOXL2, might have a prospective value in PDAC oncogenesis, and they may become prognostic biomarkers, revealing a promising field in targeted therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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