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Enregistrement W2074874387 · doi:10.1371/journal.pone.0052568

miR-203 Regulates Cell Proliferation through Its Influence on Hakai Expression

2012· article· en· W2074874387 sur OpenAlexfundno aff
Vanessa Abella, Manuel Valladares, T Veliz Rodriguez, Mar Haz‐Conde, M. Blanco, Nuria Tarrío, Pilar Vieiro Iglesias, Luís Antón Aparicio, Angélica Figueroa

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIHakai InstituteXunta de Galicia
Mots-clésmicroRNADownregulation and upregulationBiologyCell growthMolecular biologyUntranslated regionAdherens junctionUbiquitin ligaseThree prime untranslated regionCell biologyCell cultureCellCancer researchMessenger RNAUbiquitinCadherinGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene expression is potently regulated through the action of microRNAs (miRNAs). Here, we present evidence of a miRNA regulating Hakai protein. Hakai was discovered as an E3 ubiquitin-ligase that mediates the posttranslational downregulation of E-cadherin, a major component of adherens junctions in epithelial cells and a potent tumour suppressor. Recent data have provided evidence that Hakai affects cell proliferation in an E-cadherin-independent manner, thus revealing a role for Hakai in the early stages of tumour progression. Furthermore, Hakai is highly up-regulated in human colon adenocarcinomas compared to normal tissues. However, the molecular mechanisms that regulate Hakai abundance are unknown. We identified two putative sites of miR-203 interaction on the Hakai mRNA, in its 3'-untranslated region (UTR). In several human carcinoma cell lines tested, overexpression of a miR-203 precursor (Pre-miR-203) reduced Hakai abundance, while inhibiting miR-203 by using an antisense RNA (Anti-miR-203) elevated Hakai levels. The repressive influence of miR-203 on the Hakai 3'-UTR was confirmed using heterologous reporter constructs. In keeping with Hakai's proliferative influence, Anti-miR-203 significantly increased cell number and BrdU incorporation, while Pre-miR-203 reduced these parameters. Importantly, the growth-promoting effects of anti-miR-203 required the presence of Hakai, because downregulation of Hakai by siRNA suppressed its proliferative action. Finally, in situ hybridization showed that miR-203 expression is attenuated in colon tumour tissues compared to normal colon tissues, suggesting that miR-203 could be a potential new prognostic marker and therapeutic target to explore in colon cancer. In conclusion, our findings reveal, for the first time, a post-transcriptional regulator of Hakai expression. Furthermore, by lowering Hakai abundance, miR-203 also reduces Hakai-regulated-cell division.

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 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,510

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations41
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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