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Enregistrement W4248596881 · doi:10.21203/rs.2.10982/v2

A pair-wise meta-analysis highlights circular RNAs as potential biomarkers for colorectal cancer

2019· preprint· en· W4248596881 sur OpenAlexaboutno aff
Chen Li, Xinli He, Lele Zhang, Lanying Li, Wenzhao Zhao

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCircular RNAs in diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMeta-analysisCircular RNAComputational biologyCancerMedicineBiologymicroRNAOncologyBioinformaticsInternal medicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Circular RNAs (circRNAs) have emerged as a special subset of endogenous RNAs that are implicated in tumorigenesis and cancer progression. Herein we aim to carry out a meta-analysis to evaluate the clinicopathologic, diagnostic and prognostic significance of circRNA expression in colorectal cancer (CRC). Methods: A systematic search of online databases was performed for original articles published in English, which investigated the diagnostic accuracy, prognostic utility, and clinicopathologic association of circRNA(s) in CRC. Data were strictly extracted and study bias was judged using the Quality Assessment for Studies of Diagnostic Accuracy II (QUADAS II) and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) checklists. Results: A total of 13 studies, involving 1430 patients with CRC, were included in the meta-analysis. The clinicopathologic study showed that abnormally expressed circRNAs were correlated with tumor diameter ( P = 0.0350), differentiation ( P = 0.0038), lymphatic metastasis ( P = 0.0119), distant metastasis ( P < 0.0001), TNM stage ( P = 0.0002), and depth of invasion ( P =0.001) in patients with CRC. The summary area under the curve (AUC) of circRNA for the discriminative efficacy between patients with and without CRC was estimated to be 0.79, corresponding to a weighted sensitivity of 0.77 [95% confidence interval (CI): 0.74-0.79], specificity of 0.67 (95%CI: 0.64-0.70), and diagnostic odds ratio (DOR) of 7.52 (95%CI: 4.66-12.12). Survival analysis showed that highly expressed circRNAs were correlated with significantly worse overall survival (OS) [hazard ratio (HR) = 2.66, 95%CI: 2.03-3.50, P = 0.000; X 2 = 4.34, P = 0.740, I 2 = 0.0%], whereas lower expression of circRNAs was associated with prolonged OS (weighted HR=0.30, 95%CI: 0.17-0.53, P = 0.000; X 2 = 1.34, P = 0.909, I 2 = 0.0%). Stratified analysis in circRNA expression status, and test matrix also showed robust results. Conclusion: Abnormally expressed circRNAs may be auxiliary biomarkers facilitating CRC diagnosis, and promising prognostic biomarkers in predicting the survival of CRC patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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