<i>GPX2</i> and <i>BMP4</i> as Significant Molecular Alterations in The Lung Adenocarcinoma Progression: Integrated Bioinformatics Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Non-small cell lung adenocarcinoma (NSCLC) is the most common type of lung cancer, which is considered as the most lethal and prevalent cancer worldwide. Recently, molecular changes have been implicated to play a significant role in the cancer progression. Despite of numerous studies, the molecular mechanism of NSCLC pathogenesis in each sub-stage remains unclear. Studying these molecular alterations gives us a chance to design successful therapeutic plans which is aimed in this research. Materials and Methods: In this bioinformatics study, we compared the expression profile of 7 minor stages of NSCLC adenocarcinoma, including GSE41271, GSE42127, and GSE75037, to clarify the relation of molecular alterations and tumorigenesis. At first, 99 common differentially expressed genes (DEG) were obtained. Then, functional enrichment analysis and protein-protein interaction (PPI) network construction were performed to uncover the association of significant cellular and molecular changes. Finally, gene expression profile interactive analysis (GEPIA) was employed to validate the results by RNA-seq expression data. Results: upregulation and lung adenocarcinoma (LUAD) progression and lower survival chances in LUAD patients which confirm microarray data. Conclusion: as an oncogene by inhibiting apoptosis, promoting EMT and increasing glucose uptake in the final stages and BMP4 as a tumor suppressor via inducing apoptosis and arresting cell cycle in the early stages through lung adenocarcinoma (ADC) development to make them candidate genes to further cancer therapy investigations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».