Multi-omics and machine learning refine HCC molecular subtypes and prognosis based on liquid–liquid phase separation related genes
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating evidence has demonstrated that biological processes associated with liquid-liquid phase separation (LLPS) play a critical role in cancer development. However, the effect of LLPS on hepatocellular carcinoma (HCC) remains largely unknown. In this study, we integrated consensus clustering with an ensemble machine learning framework to establish robust LLPS-related molecular subtypes and a consensus machine learning-driven LLPS-related signature (CMLLS) for HCC. The consensus clustering robustly identified three fundamental LLPS-driven subtypes (LS1-LS3), and the subsequent machine learning integration, which encompassed 101 algorithm combinations, objectively identified the most generalizable prognostic signature from multiple candidate genes. Our analysis revealed that LS3 exhibits the worst prognosis, significant upregulation of cell cycle and epithelial-mesenchymal transition (EMT)-related pathways, and enhanced immune resistance. Conversely, LS2 displays the best prognosis, enrichment in metabolism-related pathways, and increased sensitivity to immunotherapy. The CMLLS demonstrated robust predictive performance in prognostic stratification and effectively distinguished patients who would benefit from immunotherapy. This study provides novel insights into HCC heterogeneity at the LLPS level and offers a powerful tool for individualized treatment decision-making.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».