Genetic variations of microRNAs in human cancer and their effects on the expression of miRNAs
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs that regulate gene expression at the posttranscriptional level to lead to mRNA degradation or repressed protein production. The expression of miRNA is deregulated in many types of cancers. To determine whether genetic alterations in miRNA genes are associated with cancers, we have systematically screened sequence variations in several hundred human miRNAs from >100 human tumor tissues and 20 cancer cell lines. We identified 8 new single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and 14 novel mutations (or very rare SNPs) that specifically present in human cancers. These mutations/SNPs are distributed in the regions of pri-, pre- and even mature miRNAs, respectively. Importantly, whereas most of the mutations did not exert detectable effects on miRNA function, a G --> A mutation at 19 nt downstream of miRNA let-7e led to a significant reduction of its expression in vivo, indicating that miRNA mutation could contribute to tumorigenesis. These data suggest that further screening for genetic variations in miRNA genes from a wide variety of human cancers should increase the discovery and identification of molecular diagnostic and therapeutic targets and complement the mutation analysis of consensus coding sequences in human cancers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».