MicroRNA-153 is a prognostic marker and inhibits cell migration and invasion by targeting SNAI1 in human pancreatic ductal adenocarcinoma
Dossier post-publication
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Notice bibliographique
Résumé
Human pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is an aggressive cancer type with early metastasis, which leads to poor prognosis for patients. Mounting evidence suggests that microRNAs (miRNAs) act as critical factors for tumor recurrence and metastasis. miR-153 has been suggested as a novel tumor-associated miRNA, which is involved in tumor metastasis. However, the clinical significance of miR-153 and its role in PDAC remains to be investigated. The aim of the present study was to investigate the expression levels of miR-153 using RT-qPCR in human PDAC cell lines and tissues. A clinical association analysis was performed to investigate the clinical significance of miR-153. The results showed that, the relative expression of miR-153 in PDAC cells was obviously decreased as compared to that in the normal human pancreatic duct epithelial cell line. The mean expression of miR-153 in PDAC tissues was significantly reduced as compared to that in the normal pancreatic tissues. The clinical analysis revealed that a low expression of miR-153 was closely associated with poor prognostic features and shorter long-term survival of PDAC patients. Furthermore, univariate and multivariate Cox regression analyses showed that miR-153 was an independent prognostic factor for predicting survival in PDAC patients. In vitro studies demonstrated that the upregulation of miR-153 inhibited migration and invasion in MIAPaCa-2 cells. By contrast, the downregulation of miR-153 increased the number of migrated and invaded AsPC-1 cells. miR-153 inversely regulated SNAI1 abundance in MIAPaCa-2 cells. Notably, SNAI1 was identified as a direct target of miR-153 in PDAC. Furthermore, an inverse correlation between miR-153 and SNAI1 expression was observed in PDAC tissues. In conclusion, the results showed miR-153 is an independent prognostic marker for predicting survival in PDAC patients and inhibits cell migration and invasion by targeting SNAI1.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».