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Enregistrement W2396892013 · doi:10.1093/neuonc/nov209.22

CBIO-22DICER AND miRNAs REGULATE GLIOMA STEM CELL CHARACTERISTICS

2015· article· en· W2396892013 sur OpenAlexaff
Sheila Mansouri, Sanjay Kumar Singh, Kelly Burrell, Mira Li, Amir Alamsahebpour, Kenneth Aldape, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensToronto Western HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDicerBiologymicroRNAGene knockdownCancer researchSOX2Stem cellGliomaGene silencingStem cell markerDroshaCell growthOncomirBMI1Cancer stem cellSmall hairpin RNARNA interferenceCell cultureCell biologyGeneticsRNATranscription factorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deregulation of microRNA expression is common in a variety of malignancies, including glioma. Several studies have demonstrated the role of miRNAs in regulating glioma stem cell (GSC) properties. In addition, DICER, which regulates the processing of precursor miRNAs to the mature double-stranded form, is down-regulated in multiple forms of cancer. To determine the role of DICER and miRNA regulation in the development and progression of glioblastoma, we investigated the link between miRNA deregulation and GSC characteristics. Our in vitro studies using GSC 7-2 and U251 glioma cell line demonstrated that decreased DICER expression by shRNA treatment results in a global decrease in expression of miRNAs, the majority of which are tumor suppressor miRNAs such as the let-7 family of miRNAs. DICER knockdown increased proliferation of GSCs, while their “stemness” properties, such as their ability to form neurospheres and the levels of stem cell markers such as Sox2 and Bmi1, decreased upon shDicer treatment. Intracranial injection of GSC 7-2 and U251 cells treated with shDicer resulted in decreased overall survival in xenografted mice. Further analysis of the tumors isolated from these mice demonstrated that DICER knockdown results in a relative increase in tumor cell proliferation, as shown by increased ki-67 labeling (30% Ki67 positive nuclei in shDicer versus 15% in shControl tumors), a decrease in expression of Sox2 (stemness marker; 13% in shDicer versus 31% in shControl tumors), and increase in expression of GFAP (astrocytic differentiation marker). Analysis of data from the Cancer Genome Atlas (TCGA) database suggests that high Dicer expression level is correlated with better prognosis of GBM patients and this supports our in vivo data. Our results highlight the role of DICER and miRNAs as potential regulators of GSC proliferation, stem- versus progenitor-like state, and their potential link to development or progression of glioma tumors.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2015
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