Novel MicroRNA-Regulated Transcript Networks Are Associated with Chemotherapy Response in Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is a highly lethal gynecologic cancer, in part due to resistance to platinum-based chemotherapy reported among 20% of patients. This study aims to generate novel hypotheses of the biological mechanisms underlying chemotherapy resistance, which remain poorly understood. Differential expression analyses of mRNA- and microRNA-sequencing data from HGSOC patients of The Cancer Genome Atlas identified 21 microRNAs associated with angiogenesis and 196 mRNAs enriched for adaptive immunity and translation. Coexpression network analysis identified three microRNA networks associated with chemotherapy response enriched for lipoprotein transport and oncogenic pathways, as well as two mRNA networks enriched for ubiquitination and lipid metabolism. These network modules were replicated in two independent ovarian cancer cohorts. Moreover, integrative analyses of the mRNA/microRNA sequencing and single-nucleotide polymorphisms (SNPs) revealed potential regulation of significant mRNA transcripts by microRNAs and SNPs (expression quantitative trait loci). Thus, we report novel transcriptional networks and biological pathways associated with resistance to platinum-based chemotherapy in HGSOC patients. These results expand our understanding of the effector networks and regulators of chemotherapy response, which will help to improve the management of ovarian cancer.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».