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Enregistrement W1995344604 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-1458

Abstract 1458: The precursor miR-138/2, but not miR-138/1, targets p53 mRNA and contributes to the acquisition of melanoma metastatic phenotype: Are the miRNAs precursors important to direct mature miRNA to mRNA targets

2014· article· en· W1995344604 sur OpenAlexaff
Adriana Taveira da Cruz, Aline Hunger, Geneviève C. Paré, Dulcie Lai, Fabiana Henriques Machado de Melo, Bryan E. Strauss, Victor A. Tron, Miriam Galvonas Jasiulionis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNABiologyMelanomaCancer researchPhenotypeContext (archaeology)MetastasisCancerAnoikisGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract MiRNAs regulate pathways associated with differentiation, proliferation, apoptosis, among others, miRNAs missregulation may contribute to malignant transformation. Although melanoma is one of the rarest dermatological cancers, it is responsible for the greatest number of skin cancer-related deaths. In that context, our aim is to identify miRNAs that could be involved with melanoma progression. Using a cellular murine model of melanoma development, we identified the miR-138 as an interesting target of studying. In this model, four cell lines (melan-a, 4C, 4C11- and 4C11+) mimics the distinct steps of human melanoma genesis. miR-138 is codified from two different regions on the genome and they were named according to their origin. miR-138/1 is coded from chromosome 9 in mouse (corresponding to 3, in humans) while miR138/2 is coded from chromosome 8 in mouse (equivalent to 16, in humans). Despite the mature sequence of these two miRNAs being exactly the same, the flanking regions that form the precursors are distinct. miR-138 coded from chromosome 8 but not from chromosome 9 promotes cells to acquire a more aggressive phenotype. When we transfected the tumorigenic but non-metastatic cell line 4C11- with the genomic DNA corresponding to miR-138/2, it promotes the increase of proliferation, migration, colony formation and resistance to anoikis by this cell line compared to its untransfected counterpart 4C11-. In vivo assays showed that 4C11- miR-138/2 is able to form fast-growing tumors and pulmonary metastasis. None of these phenotypic changes was observed in 4C11- cells overexpressing the miR-138 coded from chromosome 9. We also validated p53 (rarely mutated in melanomas) as a target of miR-138 coded from chromosome 8, but not from chromosome 9. Therefore, we hypothesized that the sequence of precursor miRNA (pre-miR) could be involved with the direction of mature miRNA to the mRNA target. Moreover, EZH2, validated as a target of miR-138, is downregulated only in 4C11- cells overexpressing the miR-138/1, emphasizing even more the importance of the precursor sequence in the regulation of the mRNA target. miR-138 expression in melanocytic lesion were evaluated as well. We observed increased expression of miR-138 in primary and metastatic human melanoma samples related to benign nevi. Therefore, in this work we showed that miR-138 may contribute to melanoma genesis and is capable to regulate the expression of p53. Moreover, we suggest for the first time that the precursor sequence of miRNA can direct the mature miRNA to mRNA targets. Supported by CNPq and FAPESP Citation Format: Adriana Taveira Da Cruz, Aline Hunger, Genevieve Paré, Dulcie Lai, Fabiana Henriques Machado Melo, Bryan Eric Strauss, Victor Tron, Miriam Galvonas Jasiulionis. The precursor miR-138/2, but not miR-138/1, targets p53 mRNA and contributes to the acquisition of melanoma metastatic phenotype: Are the miRNAs precursors important to direct mature miRNA to mRNA targets. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 1458. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-1458

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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