Synuclein-γ suppression mediated by RNA interference inhibits the clonogenicity and invasiveness of MCF-7 cells
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to investigate the effects of synuclein-γ (SNCG) downregulation by RNA interference (RNAi) on the clonogenicity and invasiveness of MCF-7 breast cancer cells. This study used four pairs of SNCG-specific siRNAs which were designed and cloned into the pGPU6 plasmid for introduction into an MCF-7 cell line. The SNCG knockdown efficacies of the four siRNAs were compared using the reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) and immunocytochemistry. The cells' clonogenic and invasive phenotypes were examined with clonogenic and Boyden chamber assays. In comparison with the non-specific siRNA and empty vector controls, all four SNCG siRNAs were observed to significantly inhibit SNCG expression at the mRNA and protein levels (F=481.06, P<0.001; F=147.42, P<0.0001). SNCG suppression mediated by RNAi successfully inhibited the clonogenicity (P=0.002) and invasiveness (P<0.001) of transfected MCF-7 cells. According to the results of the present study, we concluded that SNCG suppression mediated by RNAi significantly suppressed SNCG expression at the mRNA and protein levels, suggesting that SNCG suppression mediated by an RNAi strategy may become a novel approach for treating advanced breast cancer.
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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 ».