NAT10 mediated mRNA acetylation modification patterns associated with colon cancer progression and microsatellite status
Notice bibliographique
Résumé
N4-acetylcytidine (ac4C) is one type of RNA modification found in eukaryotes. RNA acetylation modifications are gradually expanding in oncology. However, the role of RNA acetylation modifications in colorectal cancer and its association with colorectal cancer microsatellite status remain unclear. Using public databases and in vitro experiments, we verified the expression and biological function of NAT10, as the key RNA acetylation modification enzyme, in colorectal cancer. The results showed that NAT10 was highly expressed in colorectal cancer, and significantly promoted colorectal cancer cell proliferation. NAT10 was also involved in several aspects of cell homoeostasis such as ion transport, calcium-dependent phospholipid binding, and RNA stability. NAT10 expression positively correlated with immune infiltration in colorectal cancer. We further constructed a risk regression model for mRNA acetylation in colorectal cancer using acetylation-related differential genes. We found that tumour immune infiltration, microsatellite instability (MSI) proportion, tumour immune mutation burden, and patient response to immunotherapy were positively correlated with risk scores. For the first time, our study showed that the level of mRNA acetylation modification level is elevated in colorectal cancer and positively correlates with immune infiltration and microsatellite status of patients. Based on our findings, NAT10 may be a new target for colorectal cancer treatment.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,010 |
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 ».