GENOMIC, EPIGENOMIC AND PROTEOMIC LANDSCAPING OF HEPATOCELLULAR CARCINOMA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most common and fatal malignancy in humans and proves to be the third most common cause of cancer-related death. Thus, HCC contributes to major international health problem because its incidence is exponentially increasing in many countries. One of the main reasons for the lethality of HCC is the lack of diagnostic markers for early detection of the disease. At late stages, HCC shows a high clinical heterogeneity with poor prognosis i.e. high tumor recurrence is observed in 60-70% of cases within 5 years after surgery. One of the major reasons is that most patients with HCC were diagnosed at advanced stages. It is crucial to find out new therapeutic targets and novel diagnostic biomarkers for the early diagnosis and timely treatment of HCC and to develop preventive strategies and therapeutic interventions based on an improved understanding of molecular hepato carcinogenesis. Therefore, it is still urgent to further explore the exact molecular mechanisms of the development, progression, invasion, and metastasis of HCC. It has been shown that both genetic and epigenetic alterations are crucial for the initiation of HCC, thus making epigenetics a promising and attractive field for identifying the subset of patients at a high risk of recurrence and with dismal survival outcomes.However, the underlying molecular mechanisms remain unknown. Thus, it is urgent and important to dig the hub molecules and to uncover the key molecular mechanisms. Due to the advances made in research based on next generation sequencers, it is now possible to detect and analyse epigenetic abnormalities associated with cancer. In this review article we are trying to explore previously reported to play key role in HCC development and progression such as, DNA methylation, various histone modifications, chromatin remodelling, and non-coding RNA associated gene silencing are considered to be transcriptional regulatory mechanisms associated with gene expression changes.
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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 découle