A metagene based similarity network fusion approach for multi-omics data integration identified novel subtypes in renal cell carcinoma

肾细胞癌 计算生物学 鉴定(生物学) 亚型 组学 生物信息学 生物 计算机科学 医学 肿瘤科 植物 程序设计语言
作者
Congcong Jia,Tong Wang,Dan Cui,Yaxin Tian,Gaiqin Liu,Zhaoyang Xu,Yanhong Luo,Ruiling Fang,Hongmei Yu,Yanbo Zhang,Yuehua Cui,Cao Hong-yan
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:25 (6) 被引量:1
标识
DOI:10.1093/bib/bbae606
摘要

Abstract Renal cell carcinoma (RCC) ranks among the most prevalent cancers worldwide, with both incidence and mortality rates increasing annually. The heterogeneity among RCC patients presents considerable challenges for developing universally effective treatment strategies, emphasizing the necessity of in-depth research into RCC’s molecular mechanisms, understanding the variations among RCC patients and further identifying distinct molecular subtypes for precise treatment. We proposed a metagene-based similarity network fusion (Meta-SNF) method for RCC subtype identification with multi-omics data, using a non-negative matrix factorization technique to capture alternative structures inherent in the dataset as metagenes. These latent metagenes were then integrated to construct a fused network under the Similarity Network Fusion (SNF) framework for more precise subtyping. We conducted simulation studies and analyzed real-world data from two RCC datasets, namely kidney renal clear cell carcinoma (KIRC) and kidney renal papillary cell carcinoma (KIRP) to demonstrate the utility of Meta-SNF. The simulation studies indicated that Meta-SNF achieved higher accuracy in subtype identification compared with the original SNF and other state-of-the-art methods. In analyses of real data, Meta-SNF produced more distinct and well-separated clusters, classifying both KIRC and KIRP into four subtypes with significant differences in survival outcomes. Subsequently, we performed comprehensive bioinformatics analyses focused on subtypes with poor prognoses in KIRC and KIRP and identified several potential biomarkers. Meta-SNF offers a novel strategy for subtype identification using multi-omics data, and its application to RCC datasets has yielded diverse biological insights which are highly valuable for informing clinical decision-making processes in the treatment of RCC.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
bobo完成签到,获得积分10
1秒前
洋洋爱吃枣完成签到 ,获得积分10
3秒前
夏夏发布了新的文献求助10
8秒前
10秒前
Xu发布了新的文献求助10
15秒前
夏夏完成签到,获得积分10
20秒前
23秒前
幽默的妍完成签到 ,获得积分10
24秒前
可可完成签到 ,获得积分10
26秒前
言午完成签到 ,获得积分10
26秒前
junjie发布了新的文献求助10
26秒前
浮浮世世完成签到,获得积分10
30秒前
淡然的芷荷完成签到 ,获得积分10
33秒前
fge完成签到,获得积分10
35秒前
玻璃外的世界完成签到,获得积分10
39秒前
1111111111应助科研通管家采纳,获得10
41秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
41秒前
leaolf应助科研通管家采纳,获得150
42秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
任kun发布了新的文献求助10
43秒前
好学的泷泷完成签到 ,获得积分10
44秒前
nano完成签到 ,获得积分10
44秒前
48秒前
纯真保温杯完成签到 ,获得积分10
52秒前
刘佳佳完成签到 ,获得积分10
53秒前
宝贝完成签到 ,获得积分10
55秒前
玛斯特尔完成签到,获得积分10
58秒前
看文献完成签到,获得积分0
59秒前
Joanne完成签到 ,获得积分10
59秒前
hikevin126完成签到,获得积分10
1分钟前
哈哈哈完成签到 ,获得积分10
1分钟前
mango发布了新的文献求助10
1分钟前
安详映阳完成签到 ,获得积分10
1分钟前
杨杨杨完成签到,获得积分10
1分钟前
jzmulyl完成签到,获得积分10
1分钟前
506407完成签到,获得积分10
1分钟前
aki完成签到 ,获得积分10
1分钟前
天才小榴莲完成签到,获得积分10
1分钟前
朴素羊完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
Handbook of Social and Emotional Learning, Second Edition 900
translating meaning 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4918746
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4191111
关于积分的说明 13015764
捐赠科研通 3961150
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2171519
邀请新用户注册赠送积分活动 1189578
关于科研通互助平台的介绍 1098155