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Enregistrement W2153541828 · doi:10.1242/jcs.077529

MicroRNA miR-199a-3p regulates cell proliferation and survival by targeting caveolin-2

2011· article· en· W2153541828 sur OpenAlexaff
Tatiana Shatseva, Daniel Y. Lee, Zhaoqun Deng, Burton B. Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCaveolin 1microRNACancer researchCell growthTumor progressionCancerApoptosisBreast cancerCell biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in the study of microRNAs indicate that they have an important role in regulating cellular activities such as proliferation, morphogenesis, apoptosis and differentiation by regulating the expression of various genes. MiR-199a-3p is highly expressed in hair follicles and in some tumor cells, suggesting its participation in tumor progression, but it is significantly underexpressed in hepatocellular carcinoma and in bladder cancer. The mechanism underlying these effects is not yet known. Here, we dissect the effects of miR-199a-3p on YPEN-1 endothelial cells, and MDA-MB-231 and MT-1 breast cancer cell lines. We found that expression of miR-199a-3p promotes proliferation and survival of endothelial cells as well as breast cancer cells. Remarkably, miR-199a-3p inhibited both endogenous caveolin-2 activity and exogenous caveolin-2 activity, which was confirmed by a reporter construct bearing the 3'-untranslated region of caveolin-2. However, overexpression of caveolin-2 completely counteracted the enhancement of miR-199a-3p-mediated activities on cell proliferation, survival and sensitivity of tumor cells to anticancer drugs. Our findings suggest that MiR-199a-3p targeting of caveolin-2 might have an important role in breast cancer tumor progression, making it a potential candidate for intervention in cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations156
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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