A Machine Learning-Based Investigation of Integrin Expression Patterns in Cancer and Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Integrins, a family of transmembrane receptor proteins, play complex roles in cancer development and metastasis. These roles could be better delineated through machine learning of transcriptomic data to reveal relationships between integrin expression patterns and cancer. Methods: We collected publicly available RNA-Seq integrin expression from 8 healthy tissues and their corresponding tumors, along with data from metastatic breast cancer. We then used machine learning methods, including t-SNE visualization and Random Forest classification, to investigate changes in integrin expression patterns. Results: Integrin expression varied across tissues and cancers, and between healthy and cancer samples from the same tissue, enabling the creation of models that classify samples by tissue or disease status. The integrins whose expression was important to these classifiers were identified. For example, ITGA7 was key to classification of breast samples by disease status. Analysis in breast tissue revealed that cancer rewires co-expression for most integrins, but the co-expression relationships of some integrins remain unchanged in healthy and cancer samples. Integrin expression in primary breast tumors differed from their metastases, with liver metastasis notably having reduced expression. Conclusions: Integrin expression patterns vary widely across tissues and are greatly impacted by cancer. Machine learning of these patterns can effectively distinguish samples by tissue or disease status.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».