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Enregistrement W2335964622 · doi:10.1038/ncomms11169

A miR-192-EGR1-HOXB9 regulatory network controls the angiogenic switch in cancer

2016· article· en· W2335964622 sur OpenAlexafffund
Sherry Y. Wu, Rajesha Rupaimoole, Fangrong Shen, Sunila Pradeep, Chad V. Pecot, Cristina Ivan, Archana S. Nagaraja, Kshipra M. Gharpure, Elizabeth Pham, Hiroto Hatakeyama, Michael H. McGuire, Monika Haemmerle, Viviana Vidal‐Anaya, Courtney Olsen, Cristian Rodriguez‐Aguayo, Justyna Filant, Ehsan A. Ehsanipour, Shelley M. Herbrich, Sourindra N. Maiti, Li Huang, Ji Hoon Kim, Xinna Zhang, Hee‐Dong Han, Guillermo N. Armaiz-Peña, Elena G. Seviour, Sue Tucker, Min Zhang, Da Yang, Laurence J.N. Cooper, Rouba Ali‐Fehmi, Menashe Bar‐Eli, Ju‐Seog Lee, Prahlad T. Ram, Keith Baggerly, Gabriel Lopez‐Berestein, Mien‐Chie Hung, Anil K. Sood

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensSunnybrook HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchDeutsche ForschungsgemeinschaftOvarian Cancer CanadaCancer Prevention and Research Institute of TexasU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthOvarian Cancer Research FundRussell and Diana Hawkins Family FoundationRGK FoundationOvarian Cancer Research Fund AllianceU.S. Department of Defense
Mots-clésAngiogenesismicroRNACancer researchRegulatorDownregulation and upregulationIn vivoCancerSuppressorIn vitroBiologyMedicineInternal medicineBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A deeper mechanistic understanding of tumour angiogenesis regulation is needed to improve current anti-angiogenic therapies. Here we present evidence from systems-based miRNA analyses of large-scale patient data sets along with in vitro and in vivo experiments that miR-192 is a key regulator of angiogenesis. The potent anti-angiogenic effect of miR-192 stems from its ability to globally downregulate angiogenic pathways in cancer cells through regulation of EGR1 and HOXB9. Low miR-192 expression in human tumours is predictive of poor clinical outcome in several cancer types. Using 1,2-dioleoyl-sn-glycero-3-phosphatidylcholine (DOPC) nanoliposomes, we show that miR-192 delivery leads to inhibition of tumour angiogenesis in multiple ovarian and renal tumour models, resulting in tumour regression and growth inhibition. This anti-angiogenic and anti-tumour effect is more robust than that observed with an anti-VEGF antibody. Collectively, these data identify miR-192 as a central node in tumour angiogenesis and support the use of miR-192 in an anti-angiogenesis therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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

Citations119
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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