Single‐Cell Transcriptomic Analysis Reveals Epithelial‐Mesenchymal Transition and Key Gene AGRN as a Universal Programme in Gastrointestinal Tumours by an Artificial Intelligence‐Derived Prognostic Index
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
ABSTRACT Gastrointestinal (GI) tumours account for a significant proportion of cancer cases and deaths globally; GI tumours show similarities regarding their development, diagnosis and treatment. Genomic and transcriptome analyses have been used to describe cancers, revealing driver mutations, aberrant regulatory pathways and several disease subtypes linked to tumours. However, these studies have not considered patient heterogeneity (intra‐tumour heterogeneity). Genetic heterogeneity, developmental programmes, epigenetics and the tumour microenvironment influence intra‐tumour heterogeneity. These factors are critical for tumour growth, clinical diagnosis, treatment resistance, metastasis and other cancer characteristics. Single‐cell genomics can evaluate transcriptional features at a single‐cell resolution and analyse genetic and functional heterogeneity. In the present study, we employed cNMF to illustrate intratumoral heterogeneity and identify shared programmes in scRNA‐seq and utilised novel machine‐learning algorithms to construct a signature based on the TCGA database and the different independent tumour‐type datasets from the GEO database in RNA‐seq. In addition, we evaluated whether this signature could predict survival, development, neoadjuvant therapy and drug efficacy. We employed the DepMap programme to identify the deficiency of genes in the constructed signatures that can affect tumour development.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Single‐Cell Transcriptomic Analysis Reveals Epithelial‐Mesenchymal Transition and Key Gene AGRN as a Universal Programme in Gastrointestinal Tumours by an Artificial Intelligence‐Derived Prognostic Index
- Date Crossref
- 01/11/2025
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Tongji University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Tongji Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Shanghai Zhabei District Shibei Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Fujian Provincial Hospital Department of Gastrointestinal Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
School of Medicine Department of General Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Department of General Surgery Shanghai Jing'an Shibei Hospital Shanghai China Department of General Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Tongji University, Tongji Hospital et Shanghai Zhabei District Shibei Hospital, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.