Increased expression of PDGFA and RAF1 in Tumor-derived exosomes in humancolorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
The overexpression of tumor markers within Extracellular Vesicles (EVs), particularly in tumor-derived exosomes (TDEs), plays a pivotal role in metastasis in the context of colorectal cancer (CRC). Nonetheless, the precise role of EV content in CRC diagnosis and prognosis necessitates extensive validation through bioinformatics and clinical investigations. We explored molecular markers shared between TDEs and circulating tumor cells (CTCs) in the blood of cancer patients to identify candidate genes involved in metastasis. Common markers were analyzed in gene expression profiles of two studies (GSE31023 and GSE72577). The expression of candidate genes was assessed by RT-PCR in CTC, TDEs, and microvesicles (MVs), and was correlated with clinicopathological features. To further confirm, the expression of candidate genes was investigated in exosomes derived from the parental HT-29 colorectal cancer cell line (HT-29-EXOs), and cancer stem cells (CSCs) -enriched spheroids (CSC-EXOs) derived thereof. Gene ontology (GO) analysis suggested platelet-derived growth factor A (PDGFA) and proto-oncogene, Serine/Threonine kinase Raf-1 (RAF1) as new CRC candidate markers in CTCs and TDEs. Expression of PDGFA (P=0.0086) and RAF1 (P=0.048) were upregulated in TDEs but significantly decreased (P=0.0001) in MVs. Furthermore, expression in CSC-EXOs (P=0.0004) was increased compared to HT-29-EXOs. PDGFA and RAF1 mRNA are higher in CSC-EXOs than in HT-29-EXOs, which correlates with higher expression in CSC than in the primary tumor. Notably, as no increase was observed in MVs, PDGFA and RAF1 mRNA appear to be actively recruited into TDE.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».