Mature MiR-17-5p and passenger miR-17-3p induce hepatocellular carcinoma by targeting PTEN, GalNT7, and vimentin in different signal pathways
Notice bibliographique
Résumé
To study the physiological role of a single microRNA (miRNA), we generated transgenic mice expressing the miRNA precursor miR-17 and found that the mature miR-17-5p and the passenger strand miR-17-3p were abundantly expressed. We showed that mature miR-17-5p and passenger strand miR-17-3p could synergistically induce the development of hepatocellular carcinoma. The mature miR-17-5p exerted this function by repressing the expression of PTEN. In contrast, the passenger strand miR-17-3p repressed expression of vimentin, an intermediate filament with the ability to modulate metabolism, and GalNT7, an enzyme that regulates metabolism of liver toxin galactosamine. Hepatocellular carcinoma cells, HepG2, transfected with miR-17 formed larger tumors with more blood vessels and less tumor cell death than mock-treated cells. Expression of miR-17 precursor modulated HepG2 proliferation, migration, survival, morphogenesis and colony formation and inhibited endothelial tube formation. Silencing of PTEN, vimentin or GalNT7 with their respective siRNAs enhanced proliferation and migration. Re-expressing these molecules reversed their roles in proliferation, migration and tumorigenesis. Further experiments indicated that these three molecules do not interact with each other, but appear to function in different signaling pathways. Our results demonstrated that a mature miRNA can function synergistically with its passenger strand leading to the same phenotype but by regulating different targets located in different signaling pathways. We anticipate that our assay will serve as a helpful model for studying miRNA regulation.
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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 ».