Identification of Common and Distinct Pathways in Inflammatory Bowel Disease and Colorectal Cancer: A Hypothesis Based on Weighted Gene Co-Expression Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Patients with inflammatory bowel disease (IBD), including ulcerative colitis and Crohn’s disease, are at higher risk to develop colorectal cancer (CRC). However, the underlying mechanisms of this predisposition remain elusive. We performed in-depth comparative computational analyses to gain new insights, including weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) and gene ontology and pathway enrichment analyses, using gene expression datasets from IBD and CRC patients. When individually comparing IBD and CRC to normal control samples, we identified clusters of highly correlated genes, differentially expressed genes, and module-trait associations specific for each disease. When comparing IBD to CRC, we identified common hub genes and commonly enriched pathways. Most notably, IBD and CRC share significantly increased expression of five genes ( MMP10 , LCN2 , REG1A , REG3A, and DUOX2 ), enriched inflammatory and neutrophil activation pathways and, most notably, highly significant enrichment of IL-4 and IL-13 signaling. Thus, our work expands our knowledge about the intricate relationship between IBD and CRC development and provides new rationales for developing novel therapeutic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».