Small proline-rich protein 1A promotes lung adenocarcinoma progression and indicates unfavorable clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Small proline-rich protein 1A (SPRR1A) plays a critical role in regulating squamous cell differentiation. SPRR1A overexpression was reported to be closely related to the progression of some tumors, such as gastric cancer and colon cancer. However, the function of SPRR1A in lung adenocarcinoma (LUAD) has not been elucidated. Here, we first examined the expression pattern of SPRR1A in LUAD tissues, which indicated that the SPRR1A expression level was significantly elevated in LUAD tissues compared with normal lung tissues. High expression of SPRR1A was closely related to larger tumor size. LUAD patients with higher SPRR1A expression had poorer overall survival and SPRR1A was identified as an independent unfavorable prognosis factor. In addition, the effects of SPRR1A on lung cancer cells were tested through cellular experiments and the result demonstrated that knockdown of SPRR1A can suppress the proliferation and invasion capacities of tumor cells, while overexpressing SPRR1A exerted opposite effects. Finally, our findings were substantiated by the data obtained from in vivo xenografts using a mice model. In conclusion, LUAD patients with higher SPRR1A expression were more predisposed to poorer clinical outcomes and unfavorable prognoses, indicating the potential role of SPRR1A as a novel clinical biomarker and therapeutic target.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».