The miRNA-kallikrein axis of interaction: a new dimension in the pathogenesis of prostate cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Kallikrein-related peptidases (KLKs) are a family of serine proteases that were shown to be useful cancer biomarkers. KLKs have been shown to be dysregulated in prostate cancer (PCa). microRNAs (miRNAs) are short RNA nucleotides that negatively regulate gene expression and have been reportedly dysregulated in PCa. We compiled a comprehensive list of 55 miRNAs that are differentially expressed in PCa from previous microarray analysis and published literature. Target prediction analyses showed that 29 of these miRNAs are predicted to target 10 KLKs. Eight of these miRNAs were predicted to target more than one KLK. Quantitative real-time (qRT)-PCR demonstrated that there was an inverse correlation pattern in the expression (normal vs. cancer) between dysregulated miRNAs and their target KLKs. In addition, we experientially validated the miRNA-KLK interaction by transfecting miR-331-3p and miR-143 into a PCa cell line. Decreased expression of targets KLK4 and KLK10, respectively, and decreased cellular growth were observed. In addition to KLKs, dysregulated miRNAs were predicted to target other genes involved in the pathogenesis of PCa. These data show that miRNAs can contribute to KLK regulation in PCa. The miRNA-KLK axis of interaction projects a new element in the pathogenesis of PCa that may have therapeutic implications.
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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 découle