Introduction of hub genes and herbal treatment of breast cancer through bioinformatics
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer (BC) is a prevalent form of endocrine cancer that affects women globally, and their incidence and mortality rates are predicted to rise significantly in the coming years.As a result, breast cancer continues to pose a significant health issue and is a top priority for biomedical research.Methods: We used bioinformatics and reverse pharmacology techniques to identify herbal medicines that could be effective in treating breast cancer.To do this, we analyzed 121 genes from a dataset (GSE42568) containing both cancer and normal samples.Through this analysis, we identified differentially expressed genes (DEGs) and then used the protein-protein interaction (PPI) network to identify 19 hub genes.To pinpoint hub genes, we utilized the widely-used bioinformatics tool, Search Tool for Reciprocal Genes (STRING).To conduct a more detailed analysis, subnetworks were identified using the molecular complex detection (MCODE) algorithm.Results: The hub genes identified in our research are involved in various functions, including positive regulation of cold-induced thermogenesis, patched binding, and the Peroxisome Proliferator-Activated Receptor (PPAR) signaling pathway, as revealed by Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analyses.We understood that the herbs Ginkgo biloba seeds, Polygoni Cuspidati Rhizoma Et Radix, Smilacis Glabrae Rhizoma, Capsici Fructus, Cyathulae Radix, Puerariae Flos, and Ardisiae Japonicae Herba can target hub genes such as PPARG, CCNB1, CAV1, CDH1, ADIPOQ, LEP, IGF1, LPL, DGAT2, ACSL1, and PCK1.Using nine ingredients, these herbs were identified as key in targeting hub genes.This study provides insights into potential therapeutic targets and drugs for treating breast 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».