Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are small noncoding RNAs that have important roles in gene regulation. We have previously reported that activin receptor-like kinase 7 (ALK7) and its ligand, Nodal, induce apoptosis in human epithelial ovarian cancer cells. In this study, we examined the regulation of ALK7 by miRNAs and demonstrate that miR-376c targets ALK7. Ectopic expression of miR-376c significantly increased cell proliferation and survival, enhanced spheroid formation and blocked Nodal-induced apoptosis. Interestingly, overexpression of miR-376c blocked cisplatin-induced cell death, whereas anti-miR-376c enhanced the effect of cisplatin. These effects of miR-376c were partially compensated by the overexpression of ALK7. Moreover, in serous carcinoma samples taken from ovarian cancer patients who responded well to chemotherapy, strong ALK7 staining and low miR-376c expression was detected. By contrast, ALK7 expression was weak and miR-376c levels were high in samples from patients who responded poorly to chemotherapy. Finally, treatment with cisplatin led to an increase in expression of mRNA encoding Nodal and ALK7 but a decrease in miR-376c levels. Taken together, these results demonstrate that the Nodal-ALK7 pathway is involved in cisplatin-induced cell death in ovarian cancer cells and that miR-376c enhances proliferation, survival and chemoresistance by targeting, at least in part, ALK7.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».