MiR-520d-5p directly targets TWIST1 and downregulates the metastamiR miR-10b
Notice bibliographique
Résumé
// Pinchas Tsukerman 1 , Rachel Yamin 1 , Einat Seidel 1 , Saleh Khawaled 1 , Dominik Schmiedel 1 , Tomer Bar-Mag 1 , Ofer Mandelboim 1 1 The Lautenberg Center for General and Tumor Immunology, The Hebrew University, The BioMedical Research Institute, Israel Canada, Hadassah Medical School, Jerusalem, Israel Correspondence to: Ofer Mandelboim, e-mail: oferm@ekmd.huji.ac.il Keywords: TWIST1, miR-10b, mir-520d Received: August 14, 2014 Accepted: October 01, 2014 Published: November 07, 2014 ABSTRACT MicroRNAs are key players in most biological processes. Some microRNAs are involved in the genesis of tumors and are therefore termed oncomiRs, while others, termed metastamiRs, play a significant role in the formation of cancer metastases. Previously, we identified ten different cellular microRNAs that downregulate the expression of MICB, a ligand of the activating NK receptor NKG2D. Interestingly, several of the ten MICB-targeting microRNAs, such as miR-10b, are involved in tumor formation and metastasis. In this work, we identify a complex interplay between these different microRNAs. Specifically, we demonstrate that three of the MICB-targeting microRNAs: miR-20a, miR-17-5p and miR-93, also target the same site in the 3′UTR of TWIST1, a transcription factor implicated in cancer metastasis. Additionally, we show that miR-520d-5p targets a different site in the 3′UTR of TWIST1. We next show that the miR-520d-5p-mediated decrease of TWIST1 expression results in reduced expression of one of its targets, miR-10b, and in the restoration of E-Cadherin expression, which in turn results in reduced cellular motility and invasiveness. Finally, we show that miR-520d-5p leads to reduced proliferation of tumor cells, and that high levels of miR-520d-5p correlate with higher survival rates of cancer patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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 ».