5-Methylcytosine (m5C) Modification Patterns and Tumor Immune Infiltration Characteristics in Clear Cell Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Recently, studies have revealed the prognostic value of 5-methylcytosine (m5C) in clear cell renal cell carcinoma (ccRCC). However, the role of m5C methylation in ccRCC immune infiltration and the immunotherapeutic response remains unknown. Based on the mRNA expressions of 14 m5C regulators, we evaluated the m5C modification patterns of 530 tumor samples from the TCGA-ccRCC database. We used the principal component analysis (PCA) algorithm to construct individual patient m5Cscores to facilitate individual analysis of m5C modification patterns in ccRCC patients. We finally defined three different m5C modification patterns. Different clinical features and immune heterogeneity existed among the three patterns, and their immune infiltration characteristics could correspond to different immune phenotypes, including the immune-inflamed, immune-excluded, and immune-desert phenotype. We designed the m5Cscore calculated by the PCA algorithm to measure individual patients' m5C modification patterns. The low m5Cscore group presented with a positive prognosis, increased TMB, and immune activation. Additionally, low m5Cscore patients showed an increased response to immune checkpoint inhibitors. We further the value of the m5Cscore in predicting OS verified in four other tumor cohorts. Our findings revealed that m5C methylation modifications are essential in regulating ccRCC immune infiltration. Assessing single ccRCC patients' m5C modification patterns can fully improve our comprehension of tumor immune characteristics and be used to provide effective personalized immunotherapy strategies for clinical use.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».