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Enregistrement W4394133316 · doi:10.6084/m9.figshare.21780250

m<sup>6</sup>A RNA methylation regulators predict prognosis and indicate characteristics of tumour microenvironment infiltration in acute myeloid leukaemia

2022· dataset· en· W4394133316 sur OpenAlexaff
Xinai Liao, Ling Chen, Jingru Liu, Haoran Hu, Diyu Hou, Ruolan You, Xiaoting Wang, Huifang Huang

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethylationInfiltration (HVAC)Myeloid leukaemiaMyeloidCancer researchMyeloid cellsBiologyMedicineGeneGeneticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with acute myeloid leukaemia (AML) have poor prognoses and low overall survival (OS) rates owing to its heterogeneity and the complexity of its tumour microenvironment (TME). N6-methyladenosine (m6A) modification plays a key role in the initiation and progression of haematopoietic malignancies. However, the underlying function of m6A regulators in AML remains elusive. This study thoroughly analysed the m6A modification features of 177 AML patients based on 22 m6A regulators. Utilizing unsupervised clustering, we determined three distinct m6A modification patterns related to different biological functions, TME cell-infiltrating characteristics and clinical outcomes. Additionally, a risk score was constructed based on six m6A regulators-associated prognostic signatures and was validated as an independent and valuable prognostic factor for AML. Patients with a low-risk score exhibited better survival than those with a high-risk score. Many m6A regulators were aberrantly expressed in AML, among which METTL14, YTHDC2, ZC3H13 and RBM15 were observed to be associated with the OS of AML. In addition, these four m6A regulators were found to be noticeably related to the immune checkpoint inhibitor (ICI) treatments. Finally, we verified the expression levels of these four m6A regulators in AML and healthy samples and three groups of AML patients with different risk categories. Collectively, our study indicates that the m6A modification pattern is involved in TME immune-infiltrating characteristics and prognosis in AML. A better understanding of the m6A modification pattern will help enhance our knowledge of the molecular mechanisms of AML and develop potential prognosis prediction indicators and more effective immunotherapeutic strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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