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Enregistrement W4394234453 · doi:10.6084/m9.figshare.19234573

Additional file 2 of Predictive role of ferroptosis-related long non-coding RNAs in bladder cancer and their association with immune microenvironment and immunotherapy response

2022· dataset· en· W4394234453 sur OpenAlexaff
Jingchao Liu, Zhipeng Zhang, Xiaodong Liu, Wei Zhang, Lingfeng Meng, Jiawen Wang, Zhengtong Lv, Haoran Xia, Yaoguang Zhang, Jianye Wang

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensBruyère
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyImmune systemBladder cancerTumor microenvironmentCoding (social sciences)Cancer immunotherapyLong non-coding RNACancerImmunologyBiologyMedicineCancer researchInternal medicineGeneticsRNAGeneSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 2: Table S1. The expression matrix of TCGA cohort. Table S2. The downloaded clinical files of TCGA cohort. Table S3. The expression matrix of GEO cohort. Table S4. The downloaded clinical files of GEO cohort. Table S5. The Genome Reference file discriminating lncRNAs and mRNAs. Table S6. The expression matrix of lncRNAs during TCGA cohort. Table S7. The expression matrix of mRNAs during TCGA cohort. Table S8. The expression matrix of lncRNAs during GEO cohort. Table S9. The expression matrix of mRNAs during GEO cohort. Table S10. The detailed list of ferroptosis-related genes. Table S11. The expression matrix of ferroptosis-related genes during TCGA cohort. Table S12. The co-expression analysis results between lncRNAs and mRNAs. Table S13. The expression matrix of ferroptosis lncRNAs. Table S14. Detailed list of 59 differentially expressed ferroptosis genes between bladder cancer and normal tissues. Table S15. Detailed list of 538 differentially expressed ferroptosis lncRNAs between bladder cancer and normal tissues. Table S16. Detailed expression matrix of differentially expressed ferroptosis genes between bladder cancer and normal tissues. Table S17. Detailed expression matrix of differentially expressed ferroptosis lncRNAs between bladder cancer and normal tissues. Table S18. The merged document including both ferroptosis lncRNA expression and clinical information. Table S19. Detailed expression matrix of prognostic ferroptosis lncRNAs. Table S20. Detailed ferroptosis lncRNAs included in risk signature. Table S21. Detailed risk results depending on lncRNA risk signature in TCGA cohort. Table S22. Detailed risk results depending on lncRNA risk signature in GEO cohort. Table S23. The significantly enriched biological activities during high risk group. Table S24. The significantly enriched biological activities during low risk group. Table 25. The infiltration levels of various immune cells from http://timer.comp-genomics.org . Table S26. The detailed list of immune checkpoints-related genes. Table S27. The immunotherapy scoring information for TCGA cohort.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7910,094

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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
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