Single-cell RNA sequencing analysis reveals the heterogeneity and effect of TAMs in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) is a prevalent and malignant tumor of the digestive system, characterized by high incidence and mortality rates. This study aimed to investigate the heterogeneity of the tumor microenvironment (TME) and the involvement of immune cells in CRC. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data obtained from the Gene Expression Omnibus database were used to analyze and identify six major cell types across normal, core, and border tumor samples. A total of 27 414 cells from various regions of patients with CRC were selected for subsequent analyses. Cellular interaction analysis revealed that differential signaling pathways between the TME and normal tissues, with several pathways involving interactions between myeloid cells and epithelial cells. Myeloid cells were extracted and classified into six subtypes based on markers identified in the literature. Monocle3 revealed the trajectory of tumor-associated macrophages (TAMs) and identified genes associated with pseudotime. Single-Cell ENrichment analysis for Interpreting Cellular Heterogeneity analysis identified specific regulons and target genes associated with TAMs. This study reanalyzed single-cell RNA-sequencing data and provided insights into the heterogeneity of the TME, particularly in relation to the role of TAMs.
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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 | 0,000 | 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 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 ».