Không có sản phẩm nào trong giỏ hàng của bạn
Traditional Chinese Herbal Formula Research Papers (EN-VI) - 2025-11-28
28/11/2025
Admin
- Multiple machine learning algorithms construct cuproptosis genes and oxidative stress genes-related LncRNAs signature with prognostic and therapeutic relevance in ovarian cancer.
- EN: This research aimed to develop a prognostic model for ovarian cancer based on long non-coding RNAs (lncRNAs) related to cuproptosis and oxidative stress (COS). By analyzing data from public databases, the study identified a 12-lncRNA signature that effectively stratified patients into high- and low-risk groups with significantly different survival rates. High-risk patients showed distinct immune profiles, mutation patterns, and drug sensitivities. The findings suggest that this signature could serve as a valuable tool for predicting prognosis and guiding personalized treatment strategies in ovarian cancer.
- VI: Nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một mô hình tiên lượng cho bệnh ung thư buồng trứng dựa trên các RNA không mã hóa dài (lncRNA) liên quan đến cuproptosis và stress oxy hóa (COS). Bằng cách phân tích dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu công khai, nghiên cứu đã xác định một chữ ký 12-lncRNA có hiệu quả trong việc phân tầng bệnh nhân thành các nhóm nguy cơ cao và thấp với tỷ lệ sống khác biệt đáng kể. Bệnh nhân có nguy cơ cao cho thấy các hồ sơ miễn dịch, kiểu đột biến và độ nhạy thuốc khác biệt. Những phát hiện này cho thấy rằng chữ ký này có thể đóng vai trò là một công cụ có giá trị để dự đoán tiên lượng và hướng dẫn các chiến lược điều trị cá nhân hóa trong bệnh ung thư buồng trứng.
