Prognostic Gene Expression Signature for Squamous Cell Carcinoma of Lung
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to identify and validate a gene expression signature for squamous cell carcinoma of the lung (SQCC). EXPERIMENTAL DESIGN: A published microarray dataset from 129 SQCC patients was used as a training set to identify the minimal gene set prognostic signature. This was selected using the MAximizing R Square Algorithm (MARSA), a novel heuristic signature optimization procedure based on goodness-of-fit (R square). The signature was tested internally by leave-one-out-cross-validation (LOOCV), and then externally in three independent public lung cancer microarray datasets: two datasets of non-small cell lung cancer (NSCLC) and one of adenocarcinoma (ADC) only. Quantitative-PCR (qPCR) was used to validate the signature in a fourth independent SQCC cohort. RESULTS: A 12-gene signature that passed the internal LOOCV validation was identified. The signature was independently prognostic for SQCC in two NSCLC datasets (total n = 223) but not in ADC. The lack of prognostic significance in ADC was confirmed in the Director's Challenge ADC dataset (n = 442). The prognostic significance of the signature was validated further by qPCR in another independent cohort containing 62 SQCC samples (hazard ratio, 3.76; 95% confidence interval, 1.10-12.87; P = 0.035). CONCLUSIONS: We identified a novel 12-gene prognostic signature specific for SQCC and showed the effectiveness of MARSA to identify prognostic gene expression signatures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».