Integrative Network Analysis Reveals a MicroRNA-Based Signature for Prognosis Prediction of Epithelial Ovarian Cancer
المؤلفون المشاركون
Li, Li
Gu, Haiyan
Chen, Lingying
Zhu, Ping
Zhao, Li
Wang, Yuzhuo
Zhao, Xiang
Zhang, Xingguo
Zhang, Yonghu
Shu, Peng
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-06-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background.
Epithelial ovarian cancer (EOC) is a heterogeneous disease, which has been recently classified into four molecular subtypes, of which the mesenchymal subtype exhibited the worst prognosis.
We aimed to identify a microRNA- (miRNA-) based signature by incorporating the molecular modalities involved in the mesenchymal subtype for risk stratification, which would allow the identification of patients who might benefit from more rigorous treatments.
Method.
We characterized the regulatory mechanisms underlying the mesenchymal subtype using network analyses integrating gene and miRNA expression profiles from The Cancer Genome Atlas (TCGA) cohort to identify a miRNA signature for prognosis prediction.
Results.
We identified four miRNAs as the master regulators of the mesenchymal subtype and developed a risk score model.
The 4-miRNA signature significantly predicted overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) in discovery (p=0.004 and p=0.04) and two independent public datasets (GSE73582: OS, HR: 2.26 (1.26-4.05), p=0.005, PFS, HR: 2.03 (1.34-3.09), p<0.001; GSE25204: OS, HR: 3.07 (1.73-5.46), p<0.001, PFS, HR: 2.59 (1.72-3.88), p<0.001).
Moreover, in multivariate analyses, the miRNA signature maintained as an independent prognostic predictor and achieved superior efficiency compared to the currently used clinical factors.
Conclusions.
In conclusion, our network analysis identified a 4-miRNA signature which has prognostic value superior to currently reported clinical covariates.
This signature warrants further testing and validation for use in clinical practice.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Li& Gu, Haiyan& Chen, Lingying& Zhu, Ping& Zhao, Li& Wang, Yuzhuo…[et al.]. 2019. Integrative Network Analysis Reveals a MicroRNA-Based Signature for Prognosis Prediction of Epithelial Ovarian Cancer. BioMed Research International،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1123155
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Li…[et al.]. Integrative Network Analysis Reveals a MicroRNA-Based Signature for Prognosis Prediction of Epithelial Ovarian Cancer. BioMed Research International No. 2019 (2019), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1123155
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Li& Gu, Haiyan& Chen, Lingying& Zhu, Ping& Zhao, Li& Wang, Yuzhuo…[et al.]. Integrative Network Analysis Reveals a MicroRNA-Based Signature for Prognosis Prediction of Epithelial Ovarian Cancer. BioMed Research International. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1123155
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1123155
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر