A graph neural network approach for hierarchical mapping of breast cancer protein communities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comprehensively mapping the hierarchical structure of breast cancer protein communities and identifying potential biomarkers from them is a promising way for breast cancer research. Existing approaches are subjective and fail to take information from protein sequences into consideration. Deep learning can automatically learn features from protein sequences and protein-protein interactions for hierarchical clustering. RESULTS: Using a large amount of publicly available proteomics data, we created a hierarchical tree for breast cancer protein communities using a novel hierarchical graph neural network, with the supervision of gene ontology terms and assistance of a pre-trained deep contextual language model. Then, a group-lasso algorithm was applied to identify protein communities that are under both mutation burden and survival burden, undergo significant alterations when targeted by specific drug molecules, and show cancer-dependent perturbations. The resulting hierarchical map of protein communities shows how gene-level mutations and survival information converge on protein communities at different scales. Internal validity of the model was established through the convergence on BRCA2 as a breast cancer hotspot. Further overlaps with breast cancer cell dependencies revealed SUPT6H and RAD21, along with their respective protein systems, HOST:37 and HOST:861, as potential biomarkers. Using gene-level perturbation data of the HOST:37 and HOST:861 gene sets, three FDA-approved drugs with high therapeutic value were selected as potential treatments to be further evaluated. These drugs include mercaptopurine, pioglitazone, and colchicine. CONCLUSION: The proposed graph neural network approach to analyzing breast cancer protein communities in a hierarchical structure provides a novel perspective on breast cancer prognosis and treatment. By targeting entire gene sets, we were able to evaluate the prognostic and therapeutic value of genes (or gene sets) at different levels, from gene-level to system-level biology. Cancer-specific gene dependencies provide additional context for pinpointing cancer-related systems and drug-induced alterations can highlight potential therapeutic targets. These identified protein communities, in conjunction with other protein communities under strong mutation and survival burdens, can potentially be used as clinical biomarkers for breast cancer.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».