Different Master Regulators Define Proximal and Distal Gastric Cancer: Insights into Prognosis and Opportunities for Targeted Therapy
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
Background: Gastric cancer (GC) represents a significant global health burden with considerable heterogeneity in clinical and molecular behavior. The anatomical site of tumor origin—proximal versus distal—has emerged as a determinant of prognosis and response to therapy. The aim of this paper is to elucidate the transcriptional and regulatory differences between proximal gastric cancer (PGC) and distal gastric cancer (DGC) through master regulator (MR) analysis. Methods: We analyzed RNA-seq data from TCGA-STAD and microarray data from GEO (GSE62254, GSE15459). Differential gene expression and MR analyses were performed using DESeq2, limma, corto, and RegEnrich pipelines. A harmonized matrix of 4785 genes was used for MR inference following normalization and batch correction. Functional enrichment and survival analyses were conducted to explore prognostic associations. Results: Among 364 TCGA and 492 GEO patients, PGC was associated with more aggressive clinicopathological features and poorer outcomes. We identified 998 DEGs distinguishing PGC and DGC. PGC showed increased FOXM1 (a key regulator of cell proliferation), STAT3, and NF-κB1 activity, while DGC displayed enriched GATA6, CDX2 (a marker of intestinal differentiation), and HNF4A signaling. Functional enrichment highlighted proliferative and inflammatory programs in PGC, and differentiation and metabolic pathways in DGC. MR activity stratified survival outcomes, reinforcing prognostic relevance. Conclusions: PGC and DGC are governed by distinct transcriptional regulators and signaling networks. Our findings provide a biological rationale for location-based stratification and inform targeted therapy development.
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 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 découle