Identification of Differentially Expressed Genes Related to the Lipid Metabolism of Esophageal Squamous Cell Carcinoma by Integrated Bioinformatics Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In recent years, lipid metabolism has been reprogrammed to meet the energy and substrate needs of tumorigenesis and development and is a potential new target for cancer treatment. However, the regulatory mechanism of lipid metabolism in esophageal squamous cell carcinoma is not well understood. Methods: We first downloaded the esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) gene dataset in the GEO and TCGA databases and analyzed the central differentially expressed genes (DEGs) of ESCC through bioinformatics. Afterwards, the GSEA method was used to analyze the lipid metabolism-related pathway of the central gene in the pathological process of ESCC, and it was determined that the central gene OIP5 was significantly related to the fatty acid metabolism pathway. Our heatmap also revealed that the enrichment of the ACSL family in ESCC tissues was more pronounced than in normal tissues. We hypothesized that OIP5 can regulate the fatty acid metabolism process in ESCC cells and affect the tumorigenic ability of ESCC. Further statistical analysis and experiment were conducted to determine the lipid metabolism-related gene, OIP5′s, expression pattern and clinical significance in ESCC, analyze the effect of OIP5 expression on fatty acid metabolism-related enzymes in ESCC, revealing the specific mechanism of OIP5 that promotes ESCC development. Conclusions: Our study established a correlation between OIP5 expression and clinicopathological factors (tumor size, T stage, N stage, and clinical grade) in esophageal squamous cell carcinoma (p < 0.05). We have also experimentally demonstrated that OIP5 regulates ESCC fatty acid metabolism by influencing the expression of the key enzyme ACSL1 in lipid metabolism.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».