Transcriptomic insights into skin cancer: A bioinformatics and network biology approach to biomarker identification
Notice bibliographique
Résumé
Skin cancer is a widespread malignancy that primarily affects light-skinned populations globally, categorized into melanoma and non-melanoma skin cancers (NMSCs). Basal cell carcinoma and squamous cell carcinoma are the most common subtypes within NMSCs, with the global incidence of NMSCs projected to reach 2–3 million cases annually across regions like Europe, Canada, the USA, and Australia. Despite this prevalence, the genetic mechanisms behind skin cancer remain poorly understood. This study presents a novel gene discovery approach, leveraging transcriptome data from Next-Generation Sequencing datasets sourced from the European Nucleotide Archive to uncover new genes and pathways linked to skin cancer. The novelty of this research lies in its comprehensive approach that combines differential gene expression analysis with gene network and pathway enrichment analysis to identify actionable therapeutic targets. By utilizing bioinformatics tools such as DESeq2, Gene Set Enrichment Analysis (GSEA), and Cytoscape, we revealed critical gene interactions and pathways that have been underexplored in the context of skin cancer. Following rigorous quality control using FastQC and transcriptome-seq data alignment to the human genome (hg38), we identified 19 differentially expressed genes, including 2 down-regulated and 17 up-regulated. Key genes such as IL6, CCND2, PLAUR, and CD44 were found to be involved in important pathways like IL6_JAK_STAT3_SIGNALING, ANGIOGENESIS, and APICAL_SURFACE. These findings provide valuable insights into skin cancer pathogenesis and offer potential therapeutic targets, laying the groundwork for future research aimed at improving treatment outcomes.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».