Zinc Finger Proteins in Head and Neck Squamous Cell Carcinomas: ZNF540 May Serve as a Biomarker
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is one of the ten most common cancers. Most cancer cases originate from alcohol and tobacco consumption. However, studies have demonstrated that human papillomavirus (HPV) infection, particularly HPV-16, may also significantly influence disease progression. The KRAB-ZNF family of genes is involved in epigenetic suppression, and its involvement in carcinogenesis is the subject of extensive studies. The available literature data demonstrate that they may play different roles, both as tumor suppressors and oncogenes. In this study, six ZNF genes, ZFP28, ZNF132, ZNF418, ZNF426, ZNF540, and ZNF880, were tested using several in silico approaches based on the TCGA and GEO datasets. Our analyses indicate that the expression of the analyzed ZNFs was significantly downregulated in tumor tissues and depended on tumor localization. The expression levels of ZNFs differed between HPV-positive vs. HPV-negative patients depending on the clinical-pathological parameters. More specifically, the patients with higher levels of ZNF418 and ZNF540 showed better survival rates than those with a lower expression. In addition, the level of ZNF540 expression in HPV-positive (HPV(+)) patients was higher than in HPV-negative (HPV(−)) patients (p < 0.0001) and was associated with better overall survival (OS). In conclusion, we demonstrate that ZNF540 expression highly correlates with HPV infection, which renders ZNF540 a potential biomarker for HNSCC prognosis and treatment.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».