Noncoding RNA Profile in Reovirus Treated KRAS-Mutated Colorectal Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the alterations in the expression of noncoding, micro, and small RNA expression during treatment with oncolytic reovirus in KRAS-mutated colorectal cancer. Methods: Oncolytic reovirus treatment was administered in phase 1 clinical trial (NCT01274624) for 5 days every 28 days, and blood samples were collected before the administration of the reovirus and 48 h, 8 days, and 15 days after its administration on day 1. Data from the blood samples were sorted using Transcriptome Analysis Software (TAC) 4.0, where a two-tailed t-test and a fold change filter were used to ascertain which sample signals had a statistically significant relative fold change of greater than 2 at multiple timepoints before or after oncolytic reovirus administration. Results: The long noncoding RNA’s RP11-332M2.1 (−6.1 x), LINC01506 (−16.18 x), and LINC00534 (−1.94 x) were downregulated at 48 h after reovirus administration [p < 0.05]. ncRNA’s EPB41L4A-AS1 (−6.34 x, 48 h; 11.99 x, day 8), JAK2 (2.2 x, 48 h; −2.23 x, day 8), ANXA4 (20.47 x, day 8; −7.54 x, day 15), and PCDH9 (−2.09, day 8; 1.82 x, day 15) were affected by the reovirus treatment and reflected the progress of the treatment [p < 0.05]. The small RNA SNORA26 (−1.59 x, day 8) was downregulated 48 h after the reovirus administration [p < 0.05]. The microRNA MIR-4461 (6.18 x, day 8; −3.76 x, day 15) was also affected by the reovirus administration [p < 0.05]. Conclusion: The administration of oncolytic reovirus to treat KRAS-mutated colorectal cancer is reflected in a noncoding RNA profile, and expression levels of the ncRNAs in that profile may thus be able to be used as a potential predictive marker for reovirus-treated colorectal cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».