Significance of PBRM1 mutation in disease progress and drug selection in clear cell renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the predominant type of kidney cancer, and the mutation of PBRM1 (Polybromo 1) gene is a commonly observed genetic alteration. The high frequency of PBRM1 mutation in ccRCC suggests its potential use as a biomarker for personalized therapy. In this study, we aimed to investigate the significance of PBRM1 mutation in disease progression and drug sensitivity in ccRCC. Additionally, we analyzed the critical pathways and genes associated with PBRM1 mutation to understand its potential mechanisms. Our findings show that PBRM1 mutation was observed in 38% of ccRCC patients and correlated with advanced disease stages. We also identified selective inhibitors for ccRCC with PBRM1 mutation using online databases such as PD173074 and AGI-6780. Furthermore, we identified 1253 genes as differentially expressed genes (DEGs) that were significantly enriched in categories such as metabolic progression, cell proliferation, and development. Although PBRM1 mutation did not show an association with ccRCC prognosis, a lower PBRM1 expression level correlated with worsened prognosis. Our study provides insights into the association of PBRM1 mutation with disease progression in ccRCC and suggests potential gene and signaling pathways for personalized treatment in ccRCC with PBRM1 mutation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».