Molecular Differences between Squamous Cell Carcinoma and Adenocarcinoma Cervical Cancer Subtypes: Potential Prognostic Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
The most frequently diagnosed histological types of cervical cancer (CC) are squamous cell carcinoma (SCC) and adenocarcinoma (ADC). Clinically, the prognosis of both types is controversial. A molecular profile that distinguishes each histological subtype and predicts the prognosis would be of great benefit to CC patients. METHODS: The transcriptome of CC patients from The Cancer Genome Atlas (TCGA) was analyzed using the DESeq2 package to obtain the differentially expressed genes (DEGs) between ADC and SCC. The DEGs were validated on a publicly available Mexican-Mestizo patient transcriptome dataset (GSE56303). The global biological pathways involving the DEGs were obtained using the Webgestalt platform. The associations of the DEGs with Overall Survival (OS) were assessed. Finally, three DEGs were validated by RT-qPCR in an independent cohort of Mexican patients. RESULTS: The molecular profiles of ADC and SCC of the CC patients of the TCGA database and the Mexican-Mestizo cohort (GSE56303) were determined obtaining 1768 and 88 DEGs, respectively. Strikingly, 70 genes were concordant-with similar Log2FoldChange values-in both cohorts. The 70 DEGs were involved in IL-17, JAK/STAT, and Ras signaling. Kaplan-Meier OS analysis from the Mexican-Mestizo cohort showed that higher GABRB2 and TSPAN8 and lower TMEM40 expression were associated with better OS. Similar results were found in an independent Mexican cohort. CONCLUSIONS: Molecular differences were detected between the ADC and SCC subtypes; however, further studies are required to define the appropriate prognostic biomarker for each histological type.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».