Additional file 2 of Multiomics analysis identifies oxidative phosphorylation as a cancer vulnerability arising from myristoylation inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 2: Table S1. Univariate and multivariate analyses of high versus low NMT2 mRNA expression as a prognostic marker for progression-free survival in the GSE31312 cohort. High NMT2 indicates an NMT2 mRNA expression level above the median NMT2 level in that cohort, and low NMT2 indicates an NMT2 mRNA expression level below the median in that cohort. HR, hazard ratio; CI, confidence interval; GCB, germinal center B‐cell like; ACB, activated B‐cell like; UC, unclassified. Table S2. Association of NMT2 expression with patient clinicopathological features in DBCL (analyzed from the GSE31312 cohort). Table S3. PCLX-001 and PCLX-002 sensitive cells have multiple origins. The treated cell lines were grouped according to their sensitivity to PCLX-001 and PCLX-002 (IC50). The cell lines were sorted into quartiles representing NMTI-sensitive (0–25%), less sensitive (25–50%), less resistant (50–75%), and resistant (75–100%) cells. The origin of the cells sensitive to PCLX-001 [22] and PCLX-002 [31] is not restricted to hematologic cancers, but could also be found in cells originating from solid tumors. Therefore, MISS-54 is not a signature of hematological cancers. Table S4. List of the 54 genes included in the Myristoylation Inhibition Sensitive Signature (MISS-54). Table S5. TCGA study abbreviations. ( https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables/tcga-study-abbreviations )
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,936 | 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 tête enseignante, 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 ».