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转录组框架推断头颈鳞癌通路依赖性

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AI 综述

Afshar与Goli发布预印本,提出用转录组数据推断头颈鳞癌(HNSCC)通路依赖性的框架。模型基于953株GDSC细胞系的50个MSigDB Hallmark活性谱,并按通路汇总药物响应,训练9个Elastic Net模型;交叉验证R²从0.17(IGF1R)到0.48(P53)。在训练中未观察到药物响应的通路上,留一通路验证仍保持排序一致性(Spearman ρ=0.19–0.56)。 作者称,共依赖特征存在一个主导的全局轴(PC1解释62.3%方差,Cronbach's α=0.91),并在不同队列间可重复(Tucker一致性=0.996),但该轴在很大程度上反映CD8+ T细胞浸润(ρ=0.80)。作者同时指出,该特征不具备预后价值。

AI 根据报道生成 · 9 天前更新

报道时间线

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10月30日
  1. bioRxiv · Bioinformatics精选
    研究用Hallmark转录组特征预测头颈鳞癌通路依赖性

    研究基于953株GDSC细胞系的50个MSigDB Hallmark活性谱与按通路汇总的药物响应,构建9个Elastic Net模型推断头颈鳞癌通路依赖性,交叉验证R2从0.17(IGF1R)到0.48(P53)。

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