Identification of Survival-Related Genes in Acute Myeloid Leukemia (AML) Based on Cytogenetically Normal AML Samples Using Weighted Gene Coexpression Network Analysis
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Notice bibliographique
Résumé
The prognosis of acute myeloid leukemia (AML) remains a challenge. In this study, we applied the weighted gene coexpression network analysis (WGCNA) to find survival-specific genes in AML based on 42 adult CN-AML samples from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database. Eighteen hub genes (ABCA13, ANXA3, ARG1, BTNL8, C11orf42, CEACAM1, CEACAM3, CHI3L1, CRISP2, CYP4F3, GPR84, HP, LTF, MMP8, OLR1, PADI2, RGL4, and RILPL1) were found to be related to AML patient survival time. We then compared the hub gene expression levels between AML peripheral blood (PB) samples ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>n</a:mi> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>162</a:mn> </a:math> ) and control healthy whole blood samples ( <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>n</c:mi> <c:mo>=</c:mo> <c:mn>337</c:mn> </c:math> ). Seventeen of the hub genes showed lower expression levels in AML PB samples. The gene expression analysis was also done among AML BM (bone marrow) samples of different stages: diagnosis ( <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>n</e:mi> <e:mo>=</e:mo> <e:mn>142</e:mn> </e:math> ), posttreatment ( <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:mi>n</g:mi> <g:mo>=</g:mo> <g:mn>42</g:mn> </g:math> ), and recurrent ( <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <i:mi>n</i:mi> <i:mo>=</i:mo> <i:mn>12</i:mn> </i:math> ) stages. The results showed a significant increase of ANXA3, CEACM1, RGL4, RILPL1, and HP in posttreatment samples compared to diagnosis and/or recurrent samples. Transcription factor (TF) prediction of the hub genes suggested LTF as the top hit, overlapping 10 hub genes, while LTF itself is just one of the hub genes. Also, 3671 correlation links were shown between 128 mRNAs and 209 lncRNAs found in survival time-related modules. Generally, we identified candidate mRNA biomarkers based on CN-AML data which can be extensively used in AML prognosis. In addition, we mapped their potential regulatory mechanisms with correlated lncRNAs, providing new insights into potential targets for therapies in AML.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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