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Enregistrement W2532586679 · doi:10.1038/srep35784

Monoacylglycerol Lipase: A Novel Potential Therapeutic Target and Prognostic Indicator for Hepatocellular Carcinoma

2016· article· en· W2532586679 sur OpenAlexaff
Junyong Zhang, Zuojin Liu, Zhengrong Lian, Rui Liao, Yi Chen, Yi Qin, Jinlong Wang, Qing Jiang, Xiaobo Wang, Jianping Gong

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesFudan University
Mots-clésMonoacylglycerol lipaseHepatocellular carcinomaCancer researchMedicineEndocannabinoid systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monoacylglycerol lipase (MAGL) is a key enzyme in lipid metabolism that is demonstrated to be involved in tumor progression through both energy supply of fatty acid (FA) oxidation and enhancing cancer cell malignance. The aim of this study was to investigate whether MAGL could be a potential therapeutic target and prognostic indicator for hepatocellular carcinoma (HCC). To evaluate the relationship between MAGL levels and clinical characteristics, a tissue microarray (TMA) of 353 human HCC samples was performed. MAGL levels in HCC samples were closely linked to the degree of malignancy and patient prognosis. RNA interference, specific pharmacological inhibitor JZL-184 and gene knock-in of MAGL were utilized to investigate the effects of MAGL on HCC cell proliferation, apoptosis, and invasion. MAGL played important roles in both proliferation and invasion of HCC cells through mechanisms that involved prostaglandin E2 (PGE2) and lysophosphatidic acid (LPA). JZL-184 administration significantly inhibited tumor growth in mice. Furthermore, we confirmed that promoter methylation of large tumor suppressor kinase 1 (LATS1) resulted in dysfunction of the Hippo signal pathway, which induced overexpression of MAGL in HCC. These results indicate that MAGL could be a potentially novel therapeutic target and prognostic indicator for HCC.

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)0,001
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 enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations80
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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