Cancer multi-omics-based differential expression analysis and prognostic potential of identified hub targets of myco-metabolites for breast carcinoma and lung carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Breast carcinoma (BC) and lung carcinoma (LC) have the highest incidence and mortality rates worldwide. In prior work, studied sample hub targets contributing to anticancer potential against BC and LC were identified through network pharmacology. In the present work, web servers UALCAN, GEPIA2, and KM plotter were used to explore the genomic and proteomic expression of these hub targets, along with their prognosis potential in BC and LC. Results Differential hub targets SRC, MAPK3, PTPN11, JAK2, ESR1, and HAP900A1 for BC and PTPN11, JAK2, ESR1, EGFR, and MAPK3 for LC, showed good prognostic potentials. Collectively, PTPN11, JAK2, and ESR1 were overlapped differential expressed hub targets involved in the significantly good prognosis of both carcinoma. Conclusion These differentially expressed hub targets may be taken into account for future BC and LC treatments due to their strong prognostic potential.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».