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Enregistrement W4394384392 · doi:10.6084/m9.figshare.23435188

Additional file 1 of Analyzing molecular typing and clinical application of immunogenic cell death-related genes in hepatocellular carcinoma

2023· dataset· en· W4394384392 sur OpenAlexaff
Cai‐Feng Lin, Zhi‐Wen Chen, Feng‐Ping Kang, Jianfei Hu, Long Huang, Cheng‐Yu Liao, Jianlin Lai, Yi Huang, Zuwei Wang, Yifeng Tian, Shi Chen

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatocellular carcinomaGeneTypingBiologyComputational biologyVirologyCancer researchGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Figure S1. A. Frequenciesof CNV gain, loss, and non-CNV among ICDs in ICD-low clusters. B. Frequenciesof CNV gain, loss, and non-CNV among ICDs in ICD-high clusters. Figure S2. A. mRNAlevels of BAX in THLE-2 and HCC cells. B. mRNA levels of BAX in HepG2 and Huh7HCC cells after BAX was knocked down. C-D. A colony formation assay was used toexplore the function of BAX in HCC cells. Their representative images are shownin C. E-F. Knockdown of BAX inhibits HCC cell migration. Wound healing assayswere used to assess the migration of HepG2 and Huh7 cells after the BAXknockdown. Representative images are shown in E (* P<0.05, ** P<0.01, ***P<0.001).All experiments were repeated at least three times. Figure S3. A. Differencesin the expression of RNA modification genes between ICD-low and ICD-highclusters. B. Differences in the expression of chemokine genes between ICD-lowand ICD-high clusters. C. Differences in the expression of receptor genesbetween ICD-low and ICD-high clusters. D. Differences in the expression of HLAgenes between ICD-low and ICD-high clusters. Figure S4. A. Frequencies of CNVgain, loss, and non-CNV among ICDs in Risk-high clusters. B. Frequencies of CNVgain, loss, and non-CNV among ICDs in Risk-low clusters. Figure S5. A.Prognostic differences according to high or low TMB scores in TCGA. B.Comparison of ICDRM and TMB in predicting prognosis. C. Heatmap of immuneinfiltration differences between ICDRM subpopulations and ICD clusters in TCGA.Figure S6. A. Differences in the expression of RNA modification genes between ICDRMRsk-low and Risk-high subpopulations. B. Differences in the expression ofchemokine genes between ICDRM Risk-low and Risk-high subpopulations. C.Differences in the expression of receptor genes between ICDRM Risk-low and Risk-highsubpopulations. D. Differences in the expression of HLA genes between ICDRM Risk-lowand Risk-high subpopulations. Figure S7. Analysis of drug sensitivity between ICDRMRisk-low and Risk-high subpopulations about clinically used Chemotherapeuticand targeted drugs through R package "pRRophetic". Figure S8. A. Thecorrelation of ICDRM with immune cells. B. Scatter plots show the correlationof ICDRM with the infiltration of activated CD4+ T memory, CD8+ T, T follicularhelper, and gd T cells. Figure S9. A. Expression differences of PRF1 between normaland tumor samples in TCGA. B. ROC curves of PRF1 in predicting the diagnosticvalue in TCGA. Figure S10. A. Expression differences of PRF1 betweenPre-treatment and On-treatment samples in each immunotherapy dataset. B. Expressiondifferences of PRF1 between Response and Non-response based on Pre-treatmentsamples in all immunotherapy datasets. Figure S11. A. The cell types and theirdistribution in HCC GSE125449 10x dataset. B. Relationship between PRF1expression and immune cells in HCC GSE125449 10x dataset. C. The distributionof PRF1 in NK/NKT cells was analyzed using single-cell resolution. SupplementaryTable S1. The sequences of qRT-PCR primers and shRNA sequences of BAX and HSP90AA1.Supplementary Table S2. DEGs between ICD-low and ICD-high clusters. SupplementaryTable S3. GSEA enrichment analysis of the DEGs between ICD-low and ICD-highclusters. Supplementary Table S4. DEGs between high-risk and low-risksubpopulations. Supplementary Table S5. GSEA enrichment analysis of the DEGs betweenhigh-risk and low-risk subpopulations. Supplementary Table S6. The intersectionof the drugs was predicted using the R package "pRRophetic" and the cMAPwebsite. Supplementary Table S7. 1136 Co-expressed genes that weresignificantly related to PRF1. Supplementary Table S8. 1813 DEGs of the PRF1high and PRF1 low expression subpopulations. Supplementary Table S9. 581 overlappinggenes between 1813 DEGs and 1136 co-expressed genes.

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)0,034
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 enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8600,096

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2023
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