Exploration of differentially-expressed exosomal mRNAs, lncRNAs and circRNAs from serum samples of gallbladder cancer and xantho-granulomatous cholecystitis patients
Notice bibliographique
Résumé
Gallbladder cancer (GBC) is the most common biliary tract malignancy worldwide. Although a growing number of studies have explored the mechanism of GBC, thus far, few molecules have been discovered that can be utilized as specific biomarkers for the early diagnosis and therapeutic treatment of GBC. Recent studies have shown that exosomes not only participate in the progression of tumors, but also carry specific information that can define multiple cancer types. The present study investigated the expression profiles of coding (or messenger) ribonucleic acids (mRNAs) and non-coding RNAs (ncRNAs, including long non-coding RNAs [lncRNAs] and circular RNAs [circRNAs]) in plasma-derived exosomes from GBC patients. Using high-throughput RNA sequencing and subsequent bioinformatic analysis, a number of differentially expressed (DE) mRNAs, lncRNAs, and circRNAs were identified in GBC exosomes, compared to their expressions in xantho-granulomatous cholecystitis (XGC) exosomes. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Gene and Genome (KEGG) analyses were then conducted to investigate the potential functions of these DE RNAs. Furthermore, the interaction networks and competing endogenous RNA networks of these DE RNAs and their target genes were investigated, revealing a complex regulatory network among mRNAs and ncRNAs. In summary, this study demonstrates the diagnostic value of plasma-derived exosomes in GBC and provides a new perspective on the mechanism of GBC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».