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Enregistrement W2106671241 · doi:10.1158/0008-5472.can-12-0103

MiR-96 Downregulates REV1 and RAD51 to Promote Cellular Sensitivity to Cisplatin and PARP Inhibition

2012· article· en· W2106671241 sur OpenAlexfundno aff
Yemin Wang, Jen‐Wei Huang, Philamer Calses, Christopher J. Kemp, Toshiyasu Taniguchi

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Cancer InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteFred Hutchinson Cancer Research CenterHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésRAD51CisplatinDNA damageDNA repairPARP inhibitorCancer researchHomologous recombinationPoly ADP ribose polymeraseMolecular biologyBiologyDNAGenome instabilityCancer cellCancerChemistryPolymeraseGeneticsChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell survival after DNA damage relies on DNA repair, the abrogation of which causes genomic instability. The DNA repair protein RAD51 and the trans-lesion synthesis DNA polymerase REV1 are required for resistance to DNA interstrand cross-linking agents such as cisplatin. In this study, we show that overexpression of miR-96 in human cancer cells reduces the levels of RAD51 and REV1 and impacts the cellular response to agents that cause DNA damage. MiR-96 directly targeted the coding region of RAD51 and the 3'-untranslated region of REV1. Overexpression of miR-96 decreased the efficiency of homologous recombination and enhanced sensitivity to the PARP inhibitor AZD2281 in vitro and to cisplatin both in vitro and in vivo. Taken together, our findings indicate that miR-96 regulates DNA repair and chemosensitivity by repressing RAD51 and REV1. As a therapeutic candidate, miR-96 may improve chemotherapeutic efficacy by increasing the sensitivity of cancer cells to DNA damage.

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)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations127
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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