LATS2 and FAT4 as key candidate genes of hippo pathway associated with the risk and progression of breast cancer: an in-silico approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2020 cancer report states that breast cancer remains a significant cause of death for females, despite the use of various strategies for early detection and treatment. However, there are still gaps in the fight against this disease. Researchers are exploring the hippo pathway, one of eight significant pathways involved in cancer progression, for potential biomarkers to use in personalized therapeutics. METHODS: The current study used bioinformatic tools such as DEGs analysis, Methsurv, Km Plotter to generate data that can predict molecular biomarkers associated with hippo pathway in breast cancer development and treatment. The protein-protein interaction pathway was generated using the STRING database to find associations of hippo pathway genes with other dysregulated genes in breast cancer datasets. A disease enrichment study was also done to explore the potential of the hippo pathway in various aspects. RESULTS: LATS2 and FAT4 genes of the hippo pathway have shown an interesting association with overall survival, hypermethylation, genetic alterations, and decreased expression levels in the breast cancer cohort. Our findings suggest that both of these genes are associated with breast cancer progression and diagnosis and can be utilized as predictive biomarkers by oncologists for personalized therapy in patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».