Protein Kinases in Phagocytosis: Promising Genetic Biomarkers for Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer is a complex disease characterized by genetic and molecular diversity, often involving dysregulation of critical cellular pathways. Recent advances in pan-cancer research have highlighted the importance of shared oncogenic mechanisms across different cancer types, providing new avenues for therapeutic exploration. Protein kinases, particularly those involved in phagocytosis, play pivotal roles in cellular homeostasis and immune response. This study systematically examines the genetic alterations and expression profiles of protein kinases associated with phagocytosis across various cancer types, using data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and other publicly available resources. We analyzed single nucleotide variations (SNVs), copy number variations (CNVs), methylation patterns, and mRNA expression to identify recurring alterations and their associations with survival outcomes. Our findings reveal that MET and MERTK are the most frequently mutated genes, with missense mutations dominating across cancers. CNV analysis shows significant correlations with survival in cancers like UCEC, KIRP, and KIRC, while methylation analysis indicates cancer-specific regulatory patterns affecting gene expression. Differential expression analysis highlights distinct cancer-type-specific expression profiles, with genes like MET and BTK displaying significant variation. Crosstalk pathway analysis further reveals the involvement of these kinases in key cancer-related pathways, such as epithelial-mesenchymal transition (EMT) and apoptosis. Drug sensitivity analysis identifies potential therapeutic targets, with gene expression correlating significantly with cancer cell line responsiveness to specific compounds. These findings underscore the importance of the phagocytotic kinome in cancer biology and suggest potential therapeutic strategies targeting protein kinases to enhance immune response and improve treatment outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».