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Enregistrement W4402643820 · doi:10.1016/j.ejogrb.2024.09.026

Integrated bioinformatic analysis reveals the gene signatures, epigenetic roles, and regulatory networks in endometriosis

2024· article· en· W4402643820 sur OpenAlexaff
C. Amanda, Fadilah Fadilah, Andon Hestiantoro, Raden Muharam, Dwi Anita Suryandari, Togas Tulandi, Asmarinah Asmarinah

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBadan Riset dan Inovasi Nasional
Mots-clésEpigeneticsMedicineEndometriosisComputational biologyGeneEpigenesisGene regulatory networkGeneticsBioinformaticsGene expressionDNA methylationBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives: Endometriosis is a common gynecological disease with a significant economic burden. Growing evidence has suggested the role of aberrant gene expression and epigenetic mechanisms in the pathogenesis of endometriosis. This study aims to identify potential key genes, epigenetic features, and regulatory networks in endometriosis using an integrated bioinformatic approach. Methods: Six microarray and RNA-sequencing datasets (GSE23339, GSE7305, GSE25628, GSE51981, GSE120103, GSE87809) were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. The differentially expressed genes (DEGs) of each dataset were analyzed using the GEO2R tool, and their mRNA, miRNA, and lncRNA components were identified subsequently. The common DEGs between datasets were combined, and the Gene ontology (GO) and pathway enrichment were analyzed using the ShinyGo. The protein-protein interaction (PPI) network of differentially expressed genes, miRNA, and lncRNA was constructed using STRING and Cytoscape, then the top 15 hub genes in the PPI network were identified using the CytoHubba. Results: A total of 551 common DEGs were identified among four or more studies, including 292 upregulated and 259 downregulated genes. Besides alterations in protein-coding genes (mRNA), 16 miRNA were identified from all studies, along with 12 lncRNA that were common in at least three studies. Enriched DEGs were mainly associated with extracellular matrix (ECM) interaction, P53 signaling pathway, and focal adhesion, which are suggested to play vital roles in the pathogenesis of endometriosis. Through PPI network construction of common DEGs, 178 nodes and 683 edges were obtained, from which 15 hub genes were identified, including CDK1, CCNB1, KIF11, CCNA2, BUB1B, DLGAP5, BUB1, TOP2A, ASPM, CEP55, CENPF, TPX2, CCNB2, KIFC, NCAPG. Conclusions: Our in-depth bioinformatics analysis reveals the critical molecular basis underlying endometriosis. The identified hub genes, miRNA, and lncRNA may also serve as potential biomarkers to predict the occurrence and prognosis of endometriosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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