Comprehensive transcriptomic analysis of hepatocellular Carcinoma: Uncovering shared and unique molecular signatures across diverse etiologies
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.
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is a leading cause of cancer mortality, often diagnosed at advanced stages where treatment options are limited. This study undertakes a comprehensive meta-analysis of gene expression profiles from 19 independent datasets sourced from the Gene Expression Omnibus (GEO), encompassing a diverse range of HCC etiologies, including HBV and HCV infections, cirrhosis, and normal liver comparisons. Our analysis identified 125 genes consistently altered across all datasets (e.g., CYP2C9 , SLC22A1 , RDH5 ) that represent a pan-etiology HCC signature, implicating retinol metabolism and solute transport as key pathways in HCC pathogenesis. Notably, 14 HBV-specific differentially expressed genes (DEGs) (e.g., ABCA8 , GADD45B ) and 221 HCV-specific DEGs (e.g., CDK1 , CCNB1 ) were identified, highlighting etiology-specific molecular signatures. Protein-protein interaction (PPI) networks revealed central hubs (e.g., CDK1, CCNE1, TYMS) involved in cell cycle dysregulation and metabolic reprogramming (Warburg effect). These findings provide a robust molecular framework for HCC subtyping and prioritize novel biomarkers and therapeutic targets for further validation. This resource advances the potential for personalized HCC diagnostics and therapies.
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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 | 0,000 |
| 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 découle