FOXP4-AS1 May be a Potential Prognostic Biomarker in Human Cancers: A Meta−Analysis and Bioinformatics Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Cancer is one of the leading causes of death worldwide. Early diagnosis can significantly lower cancer-related mortality. Studies have shown that the lncRNA Forkhead box P4 antisense RNA 1 (FOXP4-AS1) is aberrantly expressed in various solid tumors. A meta-analysis was performed to evaluate the correlation of FOXP4-AS1 with the prognosis of cancer patients and determine the clinical value of FOXP4-AS1 as a potential diagnostic marker. Methods Correlational studies from the Web of Science, Embase, OVID, Cochrane and PubMed databases were screened (up to April 1, 2021). Meta-analysis was performed using Stata SE12.0 software. Results Eleven original studies with 1,332 patients who were diagnosed with a solid cancer (nasopharyngeal carcinoma, hepatocellular carcinoma, colorectal cancer, gastric cancer, osteosarcoma, mantle cell lymphoma, prostate cancer, and pancreatic ductal adenocarcinoma) were included in the meta-analysis. High expression of FOXP4-AS1 was correlated with poor overall survival (OS) (HR = 1.77, 95% CI 1.29–2.44, P < 0.001) and shorter disease−free survival (DFS) (HR = 1.66, 95% CI 1.01–2.72, P = 0.044). Subgroup analysis based on sample size, follow-up time and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score revealed significant differences between FOXP4-AS1 levels and OS ( P < 0.05). However, the expression level of FOXP4-AS1 was not significantly correlated with the OS of gastric cancer patients ( P = 0.381). High expression of FOXP4-AS1 was predictive of a larger tumor size (OR = 3.82, 95% CI 2.3–6.3, P < 0.001). Conclusions Overexpression of FOXP4-AS1 correlates with poor prognosis of cancer patients, and is a potential prognostic biomarker and therapeutic target. Systematic Review Registration PROSPERO, identifier CRD42021245267.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».