PEG10 promotes the migration of human Burkitt’s lymphoma cells by up-regulating the expression of matrix metalloproteinase-2 and -9
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Paternally expressed gene 10 (PEG10) is important for apoptosis resistance in cancer cells; however, the effect of PEG10 on tumor cell migration remains poorly understood. In this study, we investigated the effects of PEG10 on proliferation, apoptosis, adhesion and migration in the Burkitt's lymphoma cell line, Raji. METHODS: Apoptosis was induced by 5-fluorouracil (5-FU) in pcDNA3.0/PEG10 transiently transfected HEK293T cells and PEG10-suppressed Raji cells. siRNAPEG10 was used to inhibit PEG10 expression. Fluorescence-activated cell sorting (FACS) were performed to analyze the effect of PEG10 on apoptosis. CCK-8 were performed to detect cell proliferation and adhesion. Matrigel invasion were performed using PEG10-suppressed Raji cells to investigate cell migration. The expression levels of matrix metalloproteinases -2and -9 (MMP-2 and MMP-9) were analyzed in PEG10-suppressed Raji cells using both real-time RT-PCR and Western blot analysis. RESULTS: HEK293T cells that overexpressed PEG10 exhibited greater viability 48 h following treatment with 5-FU, relative to control cells. Specific inhibition of PEG10 expression by siRNA resulted in inhibition of growth and apoptosis in Raji cells. Adherence and invasion capabilities were downregulated and expression levels of MMP-2 and MMP-9 were reduced in PEG10-suppressed Raji cells. CONCLUSIONS: Our findings demonstrated that PEG10 enhances the apoptotic resistance and viability of Raji cells. The migration and adherence invasion capacity of Raji cells could potentially be affected by regulation of the expression of MMP-2 and MMP-9. Our research provides a promising strategy for cancer immunotherapy of lymphoma.
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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 ».