The leukemogenic fusion gene MLL-AF9 alters microRNA expression pattern and inhibits monoblastic differentiation via miR-511 repression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study we explored the role of microRNAs (miRNAs) as mediators of leukemogenic effects of the fusion gene MLL-AF9, which results from a frequent chromosomal translocation in infant and monoblastic acute myeloid leukemia (AML). METHODS: We performed a specific and efficient knockdown of endogenous MLL-AF9 in the human monoblastic AML cell line THP1. RESULTS: The knockdown associated miRNA expression profile revealed 21 MLL-AF9 dependently expressed miRNAs. Gene ontology analyses of target genes suggested an impact of these miRNAs on downstream gene regulation via targeting of transcriptional modulators as well as involvement in many functions important for leukemia maintenance as e.g. myeloid differentiation, cell cycle and stem cell maintenance. Furthermore, we identified one of the most intensely repressed miRNAs, miR-511, to raise CCL2 expression (a chemokine ligand important for immunosurveillance), directly target cyclin D1, inhibit cell cycle progression, increase cellular migration and promote monoblastic differentiation. With these effects, miR-511 may have a therapeutic potential as a pro-differentiation agent as well as in leukemia vaccination approaches. CONCLUSIONS: Our study provides new insights into the understanding of miRNAs as functional mediators of the leukemogenic fusion gene MLL-AF9 and opens new opportunities to further investigate specific therapeutic options for AML via the miRNA level.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».