Exploring the evolutionary mechanism of hepatitis B and gastric cancer based on Mendelian randomization combined with bioinformatics analysis
Notice bibliographique
Résumé
Chronic hepatitis B virus infection (HBV) infection appears to be associated with extrahepatic cancers. This study aims to evaluate the causality and evolutionary mechanism of chronic HBV infection and gastric cancer through Mendelian randomization (MR) analysis and bioinformatics analysis. We conducted 2-sample MR to investigate the causal relationship between chronic HBV infection and gastric cancer. We identified 5 independent genetic variants closely associated with exposure (chronic HBV infection) as instrumental variables in a sample of 1371 cases and 2938 controls of East Asian descent in Korea. The genome wide association study (GWAS) data for the outcome variable came from the Japanese Biobank. Bioinformatics analysis was used to explore the evolutionary mechanism of chronic HBV infection and gastric cancer. Differential expression analysis and weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) were performed to identify key targets that are commonly associated with both diseases, and their biological functions were investigated. Multiple machine-learning models were employed to select hub genes. The MR analysis showed a positive causal relationship between chronic HBV infection and gastric cancer (IVW: OR = 1.165, 95% CI = 1.085-1.250, P < .001), and the result was robust in sensitivity analysis. According to the bioinformatics analysis, the 5 key targets were mainly enriched in Toll-like receptor signaling and PI3K-Akt signaling. Two hub genes, CXCL9 and COL6A2, were identified, and a high-performing predictive model was constructed. Chronic HBV infection is positively associated with gastric cancer, and the evolutionary mechanism may be related to Toll-like receptor signaling. Prospective studies are still needed to confirm these findings.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».