MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4317207866 · doi:10.3390/curroncol30020107

X or Y Cancer: An Extensive Analysis of Sex Differences in Lung Adenocarcinoma

2023· article· en· W4317207866 sur OpenAlexvenueno aff
Raneem Y. Hammouz, Magdalena Orzechowska, Dorota Anusewicz, Andrzej K. Bednarek

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniwersytet Medyczny w Lodzi
Mots-clésAdenocarcinomaLung cancerBiologyImmune systemCancerSomatic cellOncologyDiseaseHazard ratioProportional hazards modelSurvival analysisMedicineBioinformaticsInternal medicineGeneImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cellular metabolism is a tightly controlled process during which cell growth and survival are maintained. Lung cancer is a disease with clear sex differences, where female patients have better survival rates than males. Evidence of sex differences is demonstrated in cancer risk, prognosis and response to different therapies, yet a sex-specific approach to cancer studies is not widely considered. These different tumour characteristics attributed to sex that impact disease outcome, including constitutional genetic and somatic molecular differences, make it essential to assess viral and hormonal influences. Methods: In silico analysis of lung adenocarcinoma (LUAD) TCGA data, including K-means clustering algorithm, dimensional reduction with principal component analysis and differential expression analysis using EdgeR (p < 0.05), were used to explore some robust sex differences in LUAD that exist in core signalling pathways and metabolic processes between males and females. The correlation of differentially expressed genes (DEGs) expression with immune abundance in the LUAD cohort was analysed on TIMER2.0 and adjusted by tumour purity utilising Cox proportional hazard. Multiple factorial analysis heatmap visualisation was used to examine endogenous steroid hormonal effects on LUAD patients with different smoking status and age groups. Results: We found 161 DEGs showing key differences in regulation of immune system and cellular homeostasis, key elements of divergent cancer progression, between the two sexes. We also found male and female LUAD patients to favour different metabolic intermediates for energy production to support tumourigenesis. Additionally, high levels of Tregs accompanied by DEGs correlated with better LUAD prognosis, and circulating hormonal transcriptional targets affect proliferation and progression in males and females differently. Finally, we examined the role of oestrogen protection in men and pre-/postmenopausal women. Conclusions: Further studies should focus on sex-specific changes and investigate sex-specific gene regulatory networks of these DEGs. Several lifestyle factors, including tobacco smoking and diet, differ between males and females. These factors might affect metabolic pathways and can influence the activity of epigenetic regulators, resulting in significant global epigenetic changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent OncologyMême sujetRNA modifications and cancerTravaux en français237 207