Identification of dysregulated gene clusters and pathways driving ocular surface squamous neoplasia progression
Notice bibliographique
Résumé
Ocular Surface Squamous Neoplasia (OSSN) represents a spectrum of ocular malignancies that threaten vision and ocular integrity. To unravel the molecular mechanisms underlying OSSN progression, we conducted RNA-sequencing on conjunctival tissues from healthy individuals and patients with OSSN. Our analysis revealed marked alterations in the expression of genes implicated in inflammation, immune dysregulation, cell cycle regulation, and cellular stress responses. Notably, genes such as TP53, CXCL9, CXCL11, IL6, TNFα, MMP7, MMP9, GSTM1, IFNα, and IL1β showed significant dysregulation in OSSN samples compared to controls. Pathway enrichment analysis highlighted the activation of Interferon-α, Interferon-γ, and IL6/JAK-STAT3 signaling, alongside pathways regulating inflammatory response, p53 signaling, G2M checkpoint, and apical surface integrity. Together, these findings indicate that OSSN is characterized by a pro-inflammatory and proliferative transcriptomic profile driven by chronic immune signaling and disrupted cell cycle control. These findings provide novel insights into the transcriptional landscape of OSSN and identify key pathways that may be targeted for improved diagnosis and therapy. The molecular insights provided by this study can potentially inform stratified management approaches and aid in the development of novel treatments for this challenging ocular surface malignancy.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».