MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408246645 · doi:10.1007/s12672-025-02026-z

Comprehensive identification of hub mRNAs and lncRNAs in colorectal cancer using galaxy: an in silico transcriptome analysis

2025· article· en· W4408246645 sur OpenAlex
Mohsen Yari, Milad Eidi, Mohammad-Amin Omrani, Zahra Fazeli, Mohammad Rahmanian, Soudeh Ghafouri‐Fard

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiscover Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn silicoIdentification (biology)TranscriptomeComputational biologyBiologyColorectal cancerGeneticsCancerGeneGene expressionBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is the second leading cause of cancer-related mortality. Using the Galaxy platform, the present study aimed to assess the differentially expressed genes (DEGs) in CRC patients. The expression data was obtained from the Gene Expression Omnibus database (GSE137327). DEGs were analyzed using Gene Ontology (GO) and GeneMANIA databases to detect the most critical biological pathways and processes. Protein-Protein Interaction Studies (PPIS) identified four hub genes (CCN1, CCL2, FLNC, MYH11). This article presents findings on three mRNAs (CEMIP, MMP7, and DPEP1) and also two notable lncRNAs, EVADR and DLX6-AS1, that have an impact on CRC pathogenesis and play a role in the epithelial-mesenchymal transition in tumor cells. The identified genes and lncRNAs are putative therapeutic targets and diagnostic markers. For instance, CRISPR/Cas9 editing systems can be designed in order to modulate expression of these genes, or edit them for the purpose of inducing sensitivity to conventional therapies. Besides, these genes can be incorporated into clinical prognostic models, offering panels of genes to choose appropriate personalized methods of treatment. Together, these genes represent novel markers and possible therapeutic targets for CRC.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle