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Enregistrement W4392343598 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e27046

Holistic exploration of CHGA and hsa-miR-137 in colorectal cancer via multi-omic data Integration

2024· article· en· W4392343598 sur OpenAlexaff
Hossein Safarpour, Javad Ranjbaran, Nafiseh Erfanian, Samira Nomiri, Afshin Derakhshani, Casimiro Gerarduzzi, Adib Miraki Feriz, Edris HosseiniGol, Samira Saghafi, Nicola Silvestris

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerOmicsCancerMedicineBiologyBioinformaticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) ranks among the most widespread malignancies globally, with early detection significantly influencing prognosis. Employing a systems biology approach, we aimed to unravel the intricate mRNA-miRNA network linked to CRC pathogenesis, potentially yielding diagnostic biomarkers. Through an integrative analysis of microarray, Bulk RNA-seq, and single-cell RNA-seq data, we explored CRC-related transcriptomes comprehensively. Differential gene expression analysis uncovered crucial genes, while Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) identified key modules closely linked to CRC. Remarkably, CRC manifested its strongest correlation with the turquoise module, signifying its pivotal role. From the cohort of genes showing high Gene Significance (GS) and Module Membership (MM), and Differential Expression Genes (DEGs), we highlighted the downregulated Chromogranin A ( CHGA ) as a notable hub gene in CRC. This finding was corroborated by the Human Protein Atlas database, which illustrated decreased CHGA expression in CRC tissues. Additionally, CHGA displayed elevated expression in primary versus metastatic cell lines, as evidenced by the CCLE database. Subsequent RT-qPCR validation substantiated the marked downregulation of CHGA in CRC tissues, reinforcing the significance of our differential expression analysis. Analyzing the Space-Time Gut Cell Atlas dataset underscored specific CHGA expression in epithelial cell subclusters, a trend persisting across developmental stages. Furthermore, our scrutiny of colon and small intestine Enteroendocrine cells uncovered distinct CHGA expression patterns, accentuating its role in CRC pathogenesis. Utilizing the WGCNA algorithm and TargetScan database, we validated the downregulation of hsa-miR-137 in CRC, and integrated assessment highlighted its interplay with CHGA . Our findings advocate hsa-miR-137 and CHGA as promising CRC biomarkers, offering valuable insights into diagnosis and prognosis. Despite proteomic analysis yielding no direct correlation, our multifaceted approach contributes comprehensive understanding of CRC's intricate regulatory mechanisms. In conclusion, this study advances hsa-miR-137 and CHGA as promising CRC biomarkers through an integrated analysis of diverse datasets and network interactions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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