MicroRNA miR-30 family regulates non-attachment growth of breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A subset of breast cancer cells displays increased ability to self-renew and reproduce breast cancer heterogeneity. The characterization of these so-called putative breast tumor-initiating cells (BT-ICs) may open the road for novel therapeutic strategies. As microRNAs (miRNAs) control developmental programs in stem cells, BT-ICs may also rely on specific miRNA profiles for their sustained activity. To explore the notion that miRNAs may have a role in sustaining BT-ICs, we performed a comprehensive profiling of miRNA expression in a model of putative BT-ICs enriched by non-attachment growth conditions. RESULTS: We found breast cancer cells grown under non-attachment conditions display a unique pattern of miRNA expression, highlighted by a marked low expression of miR-30 family members relative to parental cells. We further show that miR-30a regulates non-attachment growth. A target screening revealed that miR-30 family redundantly modulates the expression of apoptosis and proliferation-related genes. At least one of these targets, the anti-apoptotic protein AVEN, was able to partially revert the effect of miR-30a overexpression. Finally, overexpression of miR-30a in vivo was associated with reduced breast tumor progression. CONCLUSIONS: miR30-family regulates the growth of breast cancer cells in non-attachment conditions. This is the first analysis of target prediction in a whole family of microRNAs potentially involved in survival of putative BT-ICs.
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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 | 0,001 |
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 ».