Additional file 9 of Identification and validation of pyroptosis-related gene landscape in prognosis and immunotherapy of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 9: Table S1. Basic characteristics of datasets enrolled in this study for identifying pyroptosis-associated genes (PYAGs) signatures. Table S2. Demographic and clinical characteristics of 1334 ovarian cancer patients from TCGA-OV and five GEO cohorts. Table S3. Summary of 51 recognized PYAGs. Table S4. Summary of DNA methylation modifications of 51 PYAGs with DiseaseMeth 2.0. Table S5. The prognostic values of 49 PYAGs in OC patients of TCGA-OV and five GEO cohorts. Table S6. Spearman correlation analysis of the 49 PYAGs in OC. Table S7. The activation states of biological pathways in distinct pyroptosis-associated clusters (PACs) by GSVA enrichment analysis. Table S8. The TME score and tumor purity of OC samples were analyzed with ESTIMATETable S9. Functional annotation of the differentially expressed genes（DEGs） between the two PACs.. Table S9. Functional annotation of the differentially expressed genes（DEGs） between the two PACs.Table S9. Functional annotation of the differentially expressed genes（DEGs） between the two PACs. Table S9. Functional annotation of the differentially expressed genes（DEGs） between the two PACs. Table S10. Prognostic analysis of 889 DEGs using a univariate Cox analysis. Table S11. Distribution of PYAG scores in the different pyroptosis subtypes (Kruskal-Wallis H test, P<0.01). Table S12. Relationships between the expressions of CD8, GSDMD, GZMB and clinicopathological parameters of 65 ovarian cancer patients. Table S13. Correlation between Pyrsig score and expressions of GSDMD, GZMB in 65 ovarian cancer patients.
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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 | 0,002 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,800 | 0,122 |
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 ».