Novel small RNA expression libraries uncover hsa-miR-30b and hsa-miR-30c as important factors in anoikis resistance
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) have been widely studied in order to elucidate their biological functions. MicroRNA microarrays or miRNA overexpression libraries generated by synthesis and cloning of individual miRNAs have been used to study their different roles. In this work, we have developed a novel methodology to express mature miRNAs and other small RNAs from a double convergent RNA polymerase III promoter. We show that the generated miRNAs function similarly to those processed from primary transcripts or pri-miRNAs. This system allowed us to produce a lentiviral library expressing the whole population of small RNAs present in a metastatic cell line. A functional screening using this library led to the identification of hsa-miR-30b and hsa-miR-30c as negative regulators of cell death induced by loss of attachment (anoikis). Importantly, we demonstrated that the acquisition of anoikis resistance via these miRNAs is achieved through down-regulation of caspase 3 expression. Moreover, overexpression of these miRNAs resulted in a decrease of other types of caspase 3-dependent cell death and enhanced the survival of MCF10A acinar cells in morphogenesis assays, suggesting a putative role as oncomirs. In summary, this novel methodology provides a powerful and effective way for identifying novel small RNAs involved in a particular biological process.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».