• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية العلوم الصحية
  • العلوم الحيوية الطبية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية العلوم الصحية
  • العلوم الحيوية الطبية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Dissecting Crucial Gene Markers Involved in HPV-Associated Oropharyngeal Squamous Cell Carcinoma from RNA-Sequencing Data through Explainable Artificial Intelligence

    Thumbnail
    عرض / فتح
    2768-6698-29-6-220.pdf (20.93Mb)
    التاريخ
    2024
    المؤلف
    Sekaran, Karthik
    Varghese, Rinku Polachirakkal
    Krishnan, Sasikumar
    Zayed, Hatem
    El Allali, Achraf
    Doss, George Priya C
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Background: The incidence rate of oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) worldwide is alarming. In the clinical community, there is a pressing necessity to comprehend the etiology of the OPSCC to facilitate the administration of effective treatments. Methods: This study confers an integrative genomics approach for identifying key oncogenic drivers involved in the OPSCC pathogenesis. The dataset contains RNA-Sequencing (RNA-Seq) samples of 46 Human papillomavirus-positive head and neck squamous cell carcinoma and 25 normal Uvulopalatopharyngoplasty cases. The differential marker selection is performed between the groups with a log2FoldChange (FC) score of 2, adjusted p-value < 0.01, and screened 714 genes. The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm selects the candidate gene subset, reducing the size to 73. The state-of-the-art machine learning algorithms are trained with the differentially expressed genes and candidate subsets of PSO. Results: The analysis of predictive models using Shapley Additive exPlanations revealed that seven genes significantly contribute to the model's performance. These include ECT2, LAMC2, and DSG2, which predominantly influence differentiating between sample groups. They were followed in importance by FAT1, PLOD2, COL1A1, and PLAU. The Random Forest and Bayes Net algorithms also achieved perfect validation scores when using PSO features. Furthermore, gene set enrichment analysis, protein-protein interactions, and disease ontology mining revealed a significant association between these genes and the target condition. As indicated by Shapley Additive exPlanations (SHAPs), the survival analysis of three key genes unveiled strong over-expression in the samples from "The Cancer Genome Atlas". Conclusions: Our findings elucidate critical oncogenic drivers in OPSCC, offering vital insights for developing targeted therapies and enhancing understanding its pathogenesis.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.31083/j.fbl2906220
    http://hdl.handle.net/10576/58232
    المجموعات
    • العلوم الحيوية الطبية [‎802‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video