Kallikreins are involved in an miRNA network that contributes to prostate cancer progression
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are short RNA nucleotides that negatively regulate their target genes. They are differentially expressed in prostate cancer. Kallikreins are genes that encode serine proteases and are dysregulated in cancer. We elucidated a miRNA-kallikrein network that can be involved in prostate cancer progression. Target prediction identified 23 miRNAs that are dysregulated between high and low risk biochemical failure and are predicted to target five kallikreins linked to prostate cancer; KLK2, KLK3, KLK4, KLK14 and KLK15. We also identified 14 miRNAs that are differentially expressed between Gleason grades and are predicted to target these kallikreins. This demonstrates that kallikreins are downstream effectors through which miRNAs influence tumor progression. We show, through in-silico and experimental analysis, that miR-378/422a and its gene targets PIK3CG, GRB2, AKT3, KLK4 and KLK14 form an integrated circuit in prostate cancer. Our analysis shows that a minisatellite sequence in the kallikrein locus consists of a number of microsatellite repeats that represent predicted miRNA response elements. A number of kallikrein and non-kallikrein prostate cancer-related genes share these microsatellite repeats. We validated some of these interactions in prostate cancer cell lines. Finally, we provide preliminary evidence on the presence of a miRNA-mediated cross-talk between kallikreins, including a kallikrein pseudogene.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 ».