Avaliação expressão do miR 10a no câncer de bexiga através de análises de bioinformática
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: O Câncer de Bexiga (CaB) é responsável por 330 mil novos casos por ano, sendo que 130 mil evoluíram para óbito. Os tipos mais comuns de CaB são: os carcinomas uroteliais e os carcinomas de células transicionais, representando cerca de 95%. Os microRNA´s, por sua vez, são pequenas moléculas endógenas reguladoras de expressão gênica. Esses, frente a tumores, são divididos em miR´s supressores tumorais (inibem a carcinogênese) ou oncomiR´s (estimula a carcinogênese). O miR-10a (localização cromossômica 17q21.32) pode se comportar como um miR supressor de tumor, ou seja, sua subexpressão pode contribuir para a carcinogênese. Analisar o potencial biomarcador do miR-10a frente ao CaB, seguindo uma análise casuística do TCGA (The Cancer Genome Atlas) no pipeline de bioinformática CancerMirNome, frisando ainda os aspectos da relação desse miR com a sobrevida do paciente e sua capacidade diagnóstica de detecção do tipo tumoral em questão. Procedeu-se com a coleta de dados que relacionavam o miR-10a com o CaB na plataforma CancerMirNome. A partir disso foram obtidos os gráficos de PAN-CANCER (que compara a expressão desse miR no CaB e em outros tumores), Curva ROC (para determinar precisão diagnóstica), Curva Kaplan-Meier (para evidenciar a relação do miR com o bom ou mau prognóstico do paciente) e o gráfico de expressão diferencial (que relaciona a expressão do miR em um tecido normal versus tecido tumoral). O gráfico de PAN-CANCER evidenciou que alguns tipos tumorais (a exemplo do Adenocarcinoma de Cólon, Adenocarcinoma de Reto, Mesotelioma e Carcinossarcoma uterino) possuem diferenças significativas na expressão diferencial do miR-10a em tecidos normais e tumorais, em detrimento do CaB, que não apresenta mudança de expressão relevante.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».