Mutation and Microsatellite Instability (MSI) Affect the Differential Gene Expression of Folic Acid and 5-Flourouracil Metabolism-Related Genes in Colorectal Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
In colorectal carcinoma (CRC), 5-fluorouracil (5-FU) remains the cornerstone of adjuvant systemic therapy, with folic acid (FA) serving as an essential adjunct. Expression of genes related to the metabolism and action of 5-FU and FA can be influenced by patient- and tumor-specific biological factors. In this study, we explore differential gene expression profiles of 180 genes representing 14 different gene sets associated with different 5-FU and FA metabolism processes, at both gene and pathway levels across clinical and molecular subgroups. In 71 patients with CRC, paired tumors and normal colonic tissues were analyzed. In CRC tissue, several gene sets (including Cell Cycle Checkpoint, Oxidative Stress Response, and Signaling Pathway, etc.) were upregulated, while three gene sets (Apoptotic, Tumor Suppressor, and Endoplasmic Reticulum Stress) were downregulated. Kirsten rat sarcoma virus (KRAS), tumor protein p53 (TP53), and microsatellite instability (MSI) status impacted gene expression across molecular subgroups. At the individual gene level, among cell cycle genes, the BUB3 mitotic checkpoint protein (BUB3) was upregulated in MSI tumors compared to MSS, whereas SMAD family member 4 (SMAD4) was downregulated in MSS tumors compared to MSI. DNA fragmentation factor alpha (DFFA) was downregulated in MSI and upregulated in MSS. Notably, thymidylate synthetase (TYMS) was more upregulated in MSI tumors (1.65-fold; 95% CI: 1.27–2.13) compared to MSS (1.19-fold; 95% CI: 1.02–1.39). Dysregulation of these genes across these factors will broaden our understanding of 5-FU-based treatment in CRC. Furthermore, targeting dysregulated pathways could form the basis for improved precision therapies tailored to CRC subtypes.
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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 ».