EGF induces microRNAs that target suppressors of cell migration: miR-15b targets <i>MTSS1</i> in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Growth factors promote tumor growth and metastasis. We found that epidermal growth factor (EGF) induced a set of 22 microRNAs (miRNAs) before promoting the migration of mammary cells. These miRNAs were more abundant in human breast tumors relative to the surrounding tissue, and their abundance varied among breast cancer subtypes. One of these miRNAs, miR-15b, targeted the 3' untranslated region of MTSS1 (metastasis suppressor protein 1). Although xenografts in which MTSS1 was knocked down grew more slowly in mice initially, longer-term growth was unaffected. Knocking down MTSS1 increased migration and Matrigel invasion of nontransformed mammary epithelial cells. Overexpressing MTSS1 in an invasive cell line decreased cell migration and invasiveness, decreased the formation of invadopodia and actin stress fibers, and increased the formation of cellular junctions. In tissues from breast cancer patients with the aggressive basal subtype, an inverse correlation occurred with the high expression of miRNA-15b and the low expression of MTSS1. Furthermore, low abundance of MTSS1 correlated with poor patient prognosis. Thus, growth factor-inducible miRNAs mediate mechanisms underlying the progression of cancer.
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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 ».