Alterations of microRNAs and their targets are associated with acquired resistance of MCF‐7 breast cancer cells to cisplatin
Notice bibliographique
Résumé
Cancer cells that develop resistance to chemotherapeutic agents are a major clinical obstacle in the successful treatment of breast cancer. Acquired cancer chemoresistance is a multifactorial phenomenon, involving various mechanisms and processes. Recent studies suggest that chemoresistance may be linked to drug-induced dysregulation of microRNA function. Furthermore, mounting evidence indicates the existence of similarities between drug-resistant and metastatic cancer cells in terms of resistance to apoptosis and enhanced invasiveness. We studied the role of miRNA alterations in the acquisition of cisplatin-resistant phenotype in MCF-7 human breast adenocarcinoma cells. We identified a total of 103 miRNAs that were overexpressed or underexpressed (46 upregulated and 57 downregulated) in MCF-7 cells resistant to cisplatin. These differentially expressed miRNAs are involved in the control of cell signaling, cell survival, DNA methylation and invasiveness. The most significantly dysregulated miRNAs were miR-146a, miR-10a, miR-221/222, miR-345, miR-200b and miR-200c. Furthermore, we demonstrated that miR-345 and miR-7 target the human multidrug resistance-associated protein 1. These results suggest that dysregulated miRNA expression may underlie the abnormal functioning of critical cellular processes associated with the cisplatin-resistant phenotype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».