miR-192, miR-194 and miR-215: a convergent microRNA network suppressing tumor progression in renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) play a crucial role in tumor progression and metastasis. We, and others, recently identified a number of miRNAs that are dysregulated in metastatic renal cell carcinoma compared with primary renal cell carcinoma. Here, we investigated three miRNAs that are significantly downregulated in metastatic tumors: miR-192, miR-194 and miR-215. Gain-of-function analyses showed that restoration of their expression decreases cell migration and invasion in renal cell carcinoma cell line models, whereas knockdown of these miRNAs resulted in enhancing cellular migration and invasion abilities. We identified three targets of these miRNAs with potential role in tumor aggressiveness: murine double minute 2, thymidylate synthase, and Smad Interacting protein 1/zinc finger E-box binding homeobox 2. We observed a convergent effect (the same molecule can be targeted by all three miRNAs) and a divergent effect (the same miRNA can control multiple targets) for these miRNAs. We experimentally validated these miRNA-target interactions using three independent approaches. First, we observed that miRNA overexpression significantly reduces the mRNA and protein levels of their targets. In the second, we observed significant reduction of the luciferase signal of a vector containing the 3'UTR of the target upon miRNA overexpression. Finally, we show the presence of inverse correlation between miRNA changes and the expression levels of their targets in patient specimens. We also examined the prognostic significance of miR-215 in renal cell carcinoma. Lower expression of miR-215 is associated with significantly reduced disease-free survival time. These findings were validated on an independent data set from The Cancer Genome Atlas. These results can pave the way to the clinical use of miRNAs as prognostic markers and therapeutic targets.
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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 ».