KCI등재
SCOPUS
SCIE
Identification of signature gene set as highly accurate determination of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease progression
저자
Sumin Oh (Laboratory of Biomedical Genomics, Department of Biological Sciences, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea; Research Institute of Women’s Health, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea) ; Yang-Hyun Baek (Liver Center, Department of Internal Medicine, Dong-A University College of Medicine, Busan, Korea) ; Sungju Jung (Laboratory of Biomedical Genomics, Department of Biological Sciences, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea) ; Sumin Yoon (Laboratory of Biomedical Genomics, Department of Biological Sciences, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea) ; Byeonggeun Kang (Department of Biological Sciences and Institute of Molecular Biology and Genetics, Seoul National University, Seoul, Korea; Bio-MAX Institute, Seoul National University, Seoul, Korea) ; Su-hyang Han (Laboratory of Biomedical Genomics, Department of Biological Sciences, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea) ; Gaeul Park (Division of Rare Cancer, Research Institute, National Cancer Center, Goyang, Korea) ; Je Yeong Ko (Department of Biological Sciences, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea) ; Sang-Young Han (Liver Center, On Hospital, Busan, Korea) ; Jin-Sook Jeong (Department of Pathology, Dong-A University Medical Center, Busan, Korea) ; Jin-Han Cho (Department of Diagnostic Radiology, Dong-A University Medical Center, Busan, Korea) ; Young-Hoon Roh (Department of Surgery, Dong-A University Medical Center, Busan, Korea) ; Sung-Wook Lee (Liver Center, Department of Internal Medicine, Dong-A University Medical Center, Busan, Korea) ; Gi-Bok Choi (Department of Radiology, On Hospital, Busan, Korea) ; Yong Sun Lee (Division of Rare Cancer, Research Institute, National Cancer Center, Goyang, Korea; Department of Cancer Biomedical Science, Graduate School of Cancer Science and Policy, National Cancer Center, Goyang, Korea) ; Won Kim (Department of Internal Medicine, Seoul National University College of Medicine, Seoul Metropolitan Government Boramae Medical Center, Seoul, Korea) ; Rho Hyun Seong (Department of Biological Sciences and Institute of Molecular Biology and Genetics, Seoul National University, Seoul, Korea) ; Jong Hoon Park (Department of Biological Sciences, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea) ; Yeon-Su Lee (Division of Rare Cancer, Research Institute, National Cancer Center, Goyang, Korea) ; Kyung Hyun Yoo (Laboratory of Biomedical Genomics, Department of Biological Sciences, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea; Research Institute of Women’s Health, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea)
발행기관
학술지명
Clinical and Molecular Hepatology(대한간학회지)(Clinical and Molecular Hepatology)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
247-262(16쪽)
제공처
Background/Aims: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is characterized by fat accumulation in the liver. MASLD encompasses both steatosis and MASH. Since MASH can lead to cirrhosis and liver cancer, steatosis and MASH must be distinguished during patient treatment. Here, we investigate the genomes, epigenomes, and transcriptomes of MASLD patients to identify signature gene set for more accurate tracking of MASLD progression.
Methods: Biopsy-tissue and blood samples from patients with 134 MASLD, comprising 60 steatosis and 74 MASH patients were performed omics analysis. SVM learning algorithm were used to calculate most predictive features. Linear regression was applied to find signature gene set that distinguish the stage of MASLD and to validate their application into independent cohort of MASLD.
Results: After performing WGS, WES, WGBS, and total RNA-seq on 134 biopsy samples from confirmed MASLD patients, we provided 1,955 MASLD-associated features, out of 3,176 somatic variant callings, 58 DMRs, and 1,393 DEGs that track MASLD progression. Then, we used a SVM learning algorithm to analyze the data and select the most predictive features.
Using linear regression, we identified a signature gene set capable of differentiating the various stages of MASLD and verified it in different independent cohorts of MASLD and a liver cancer cohort.
Conclusions: We identified a signature gene set (i.e., CAPG, HYAL3, WIPI1, TREM2, SPP1, and RNASE6) with strong potential as a panel of diagnostic genes of MASLD-associated disease.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)