CKLF as a Prognostic Biomarker and Its Association with Immune Infiltration in Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The Chemokine-like factor (CKLF)-like MARVEL transmembrane domain-containing (CMTM) family, comprising nine members, is involved in the tumorigenesis and progression of various cancers. However, the expression profiles and clinical significance of CMTM family members in hepatocellular carcinoma (HCC) are not fully clarified. In this study, the RNA-sequencing and clinical data were downloaded from The Cancer Genome Atlas (TCGA) databases. The Kaplan–Meier method and the Cox proportional hazards regression analysis were used to evaluate the prognostic significance of CMTM family members. Single-sample gene set enrichment analysis (ssGSEA) and ESTIMATE algorithms were employed to explore the relationship between CMTM family genes and the tumor microenvironment in HCC. Finally, the prognostic CMTM family gene expression was further validated by quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR) and immunohistochemical (IHC) staining in clinical HCC tissue specimens. The results indicated that, compared with normal tissues, the expression of CKLF, CMTM1, CMTM3, CMTM4, CMTM7, and CMTM8 were significantly upregulated in HCC, while the expression of CMTM2, CMTM5, and CMTM6 were significantly downregulated in HCC. Univariate and multivariate Cox regression analysis demonstrated that CKLF was an independent prognostic biomarker for the overall survival (OS) of HCC patients. In HCC, the expression of CKLF was found to be correlated with immune cell infiltration, immune-related functions, and immune checkpoint genes. The qRT-PCR and IHC confirmed that CKLF was highly expressed in HCC. Overall, this research suggested that CKLF is involved in immune cell infiltration and may serve as a critical prognostic biomarker, which provides new light on the therapeutics for HCC.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».