Transcriptional patterns of cancer-related genes in primary and metastatic tumours revealed by machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A key to understanding cancer is to determine the impact on the cellular pathways caused by the repertoire of DNA changes accrued in a cancer cell. Exploring the interactions between genomic aberrations and the expressed transcriptome can not only improve our understanding of the disease but also identify potential therapeutic approaches. Results Using random forest models, we successfully identified transcriptional patterns associated with the loss of wild-type activity in cancer-related genes across various tumour types. While genes like TP53 and CDKN2A exhibited unique pan-cancer transcriptional patterns, others like ATRX, BRAF, and NRAS showed tumour-type-specific expression patterns. We also observed that genes like AR and ERBB4 did not lead to strong detectable patterns in the transcriptome when disrupted. Our investigation has also led to the identification of genes highly associated with transcriptional patterns. For instance, DRG2 emerged as the top contributor in classification of ATRX alterations in lower-grade gliomas and was significantly downregulated in ATRX mutant tumours. Additionally, transcriptional features important in classification of PTEN aberrations, such as CDCA8, AURKA, and CDC20, were found to be closely related to PTEN function. Conclusions Our findings demonstrate the utility of machine learning in interpretation of cancer genomic data and provide new avenues for development of targeted therapies tailored to individual patients with cancer. Our analysis on the transcriptome revealed genes with expression levels strongly correlated with alterations in cancer-related genes. Additionally, we identified AURKA inhibitors as potential therapeutic option for tumours with alterations in tumour suppressors like FBXW7 or NSD1.
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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 | 0,001 |
| 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 ».