Comparative Analysis of Transcriptomic and Proteomic Expression between Two Non-Small Cell Lung Cancer Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Non-small cell lung cancer (NSCLC) is frequently diagnosed late and has poor survival. The two predominant subtypes of NSCLC, adenocarcinoma (LUAD) and squamous cell carcinoma (LUSC), are currently differentially diagnosed using immunohistochemical markers; however, they are increasingly recognized as very different cancer types suggestive of potential for new, more targeted therapies. There are extensive efforts to find more precise and noninvasive differential diagnostic tools. Here, we examined these two NSCLC subtypes for differences that may inform treatment and identify potential novel therapeutic pathways. We presented a comparative analysis of transcriptomic and proteomic expression in tumors from a cohort of 22 NSCLC patients: 8 LUSC and 14 LUAD. Comparing NSCLC subtypes, we found differential gene expression related to cell differentiation for LUSC and cellular structure and immune response regulation for LUAD. Differential protein expression between NSCLC subtypes was related to extracellular structure for LUSC and metabolic processes, including glucose metabolism for LUAD. This direct comparison was more informative about subtype-specific pathways than between each subtype and control (nontumor) tissues. Many of our observations between NSCLC subtypes support and inform existing observations and reveal differences that may aid research seeking to identify and validate novel subtype biomarkers or druggable targets.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».