Text Mining Identifies Key Pattern Analysis and Process in Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
One of the most typical malignancies in males is prostate cancer, and its global burden is increasing. Using text-mining technology, this study seeks to pinpoint important genes and biochemical processes related to prostate cancer. Using certain terms related to gene expression, PUBMED abstracts of interest were found. The extracted abstracts included gene pairings and functional connections. On the genes identified from the function interactions, biological procedures enrichment, network analysis, and gene prioritizing utilizing edge centrality of betweenness were carried out. For the modules containing at least five genes, which were retrieved from the network analysis, gene clustering and pathway enrichment analyses were built. The biological functions of the newly identified genes showed that they were involved in positive transcriptional regulation from the RNA polymerase II promoter, positive regulation of cell proliferation, and drug responsiveness. The prostate cancer enrichment analysis processes revealed that the NF signalling pathway, PI3k-Art signalling pathway, thyroid hormone signalling, and ErbB signalling pathways were enriched. According to the network analysis results, which were further sorted by their values for degree of between-ness, it was discovered that AKT1, AR, and KDM3A were the important genes. In conclusion, by concentrating on the discovered hub genes, prostate cancer can be medically treated.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».