Additional file 1 of Spatial analysis of stromal signatures identifies invasive front carcinoma-associated fibroblasts as suppressors of anti-tumor immune response in esophageal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Fig. S1. Representative images showing the scoring process by the automated quantitative pathology imaging system. Fig. S2. Violin plots displaying the expression level of representative markers in each cell cluster. Fig. S3. Kaplan-Meier survival curves for total α-SMA+ CAFs, lamina propria α-SMA+ CAFs and stromal α-SMA+ CAFs in the generation (n=103) and validation (n=99) dataset of patients with ESCC. Fig. S4. The number of intratumoral macrophages correlates with clinical outcome in ESCC patients. Fig. S5. The density of CD68+ and CD163+ MØs correlates with clinical outcome in patients with ESCC. Fig. S6. Crucial cell-to-cell interaction pathways among the distinct cell populations predicted by CellChat. Fig. S7. Cell-to-cell communication among the CAFs and other cell types. Fig. S8. Differentially-expressed gene (DEG) enrichment analysis for α-SMA+ CAFs. Supplementary Table S1. The clinicopathological parameters of 11 patients profiled by scRNA-seq. Supplementary Table S2. Metal-conjugated antibodies and element-containing reagents used for IMC. Supplementary Table S3. Clinicopathological characteristics in the generation and validation dataset of patients with ESCC. Supplementary Table S4. Correlation between markers and clinicopathological characteristics in the generation and validation datasets. Supplementary Table S5. Differential expressed genes between α-SMA+ CAFs and α-SMA- CAFs. Supplementary Table S6. Univariate and multivariate analyses of factors associated with overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) in the generation and validation datasets of patients with ESCC.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,798 | 0,125 |
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 ».