Identification of the <i>miR-106b</i> ~ <i>25</i> MicroRNA Cluster as a Proto-Oncogenic <i>PTEN</i> -Targeting Intron That Cooperates with Its Host Gene <i>MCM7</i> in Transformation
Notice bibliographique
Résumé
PTEN (phosphatase and tensin homolog deleted on chromosome 10) is a tumor suppressor that antagonizes signaling through the phosphatidylinositol 3-kinase-Akt pathway. We have demonstrated that subtle decreases in PTEN abundance can have critical consequences for tumorigenesis. Here, we used a computational approach to identify miR-22, miR-25, and miR-302 as three PTEN-targeting microRNA (miRNA) families found within nine genomic loci. We showed that miR-22 and the miR-106b~25 cluster are aberrantly overexpressed in human prostate cancer, correlate with abundance of the miRNA processing enzyme DICER, and potentiate cellular transformation both in vitro and in vivo. We demonstrated that the intronic miR-106b~25 cluster cooperates with its host gene MCM7 in cellular transformation both in vitro and in vivo, so that the concomitant overexpression of MCM7 and the miRNA cluster triggers prostatic intraepithelial neoplasia in transgenic mice. Therefore, the MCM7 gene locus delivers two simultaneous oncogenic insults when amplified or overexpressed in human cancer. Thus, we have uncovered a proto-oncogenic miRNA-dependent network for PTEN regulation and defined the MCM7 locus as a critical factor in initiating prostate tumorigenesis.
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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) | 0,000 | 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 ».