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Enregistrement W2000234173 · doi:10.1371/journal.pone.0103698

MicroRNA-21 (miR-21) Regulates Cellular Proliferation, Invasion, Migration, and Apoptosis by Targeting PTEN, RECK and Bcl-2 in Lung Squamous Carcinoma, Gejiu City, China

2014· article· en· W2000234173 sur OpenAlexaff
Long-feng Xu, Zhiping Wu, Yan Chen, Qi-Shun Zhu, Shoeleh Hamidi, Roya Navab

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesYunnan University
Mots-clésPTENCancer researchLung cancermicroRNAApoptosisCell cycleCell growthBiologyCell cultureCellPathologyMedicineGenePI3K/AKT/mTOR pathwayGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In South China (Gejiu City, Yunnan Province), lung cancer incidence and associated mortality rate is the most prevalent and observed forms of cancer. Lung cancer in this area is called Gejiu squamous cell lung carcinoma (GSQCLC). Research has demonstrated that overexpression of miR-21 occurs in many cancers. However, the unique relationship between miR-21 and its target genes in GSQCLC has never been investigated. The molecular mechanism involved in GSQCLC must be compared to other non-small cell lung cancers in order to establish a relation and identify potential therapeutic targets. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: In the current study, we initially found overexpression of miR-21 occurring in non-small cell lung cancer (NSCLC) cell lines when compared to the immortalized lung epithelial cell line BEAS-2B. We also demonstrated that high expression of miR-21 could increase tumor cell proliferation, invasion, viability, and migration in GSQCLC cell line (YTMLC-90) and NSCLC cell line (NCI-H157). Additionally, our results revealed that miR-21 could suppress YTMLC-90 and NCI-H157 cell apoptosis through arresting cell-cycle at G2/M phase. Furthermore, we demonstrated that PTEN, RECK and Bcl-2 are common target genes of miR-21 in NSCLC. Finally, our studies showed that down-regulation of miR-21 could lead to a significant increase in PTEN and RECK and decrease in Bcl-2 at the mRNA and protein level in YTMLC-90 and NCI-H157 cell lines. However, we have not observed any remarkable difference in the levels of miR-21 and its targets in YTMLC-90 cells when compared with NCI-H157 cells. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: miR-21 simultaneously regulates multiple programs that enhance cell proliferation, apoptosis and tumor invasiveness by targeting PTEN, RECK and Bcl-2 in GSQCLC. Our results demonstrated that miR-21 may play a vital role in tumorigenesis and progression of lung squamous cell carcinoma and suppression of miR-21 may be a novel approach for the treatment of lung squamous cell carcinoma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations195
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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