Tumour-suppressor microRNAs regulate ovarian cancer cell physical properties and invasive behaviour
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Notice bibliographique
Résumé
The activities of pathways that regulate malignant transformation can be influenced by microRNAs (miRs). Recently, we showed that increased expression of five tumour-suppressor miRs, miR-508-3p, miR-508-5p, miR-509-3p, miR-509-5p and miR-130b-3p, correlate with improved clinical outcomes in human ovarian cancer patients, and that miR-509-3p attenuates invasion of ovarian cancer cell lines. Here, we investigate the mechanism underlying this reduced invasive potential by assessing the impact of these five miRs on the physical properties of cells. Human ovarian cancer cells (HEYA8, OVCAR8) that are transfected with miR mimics representing these five miRs exhibit decreased invasion through collagen matrices, increased cell size and reduced deformability as measured by microfiltration and microfluidic assays. To understand the molecular basis of altered invasion and deformability induced by these miRs, we use predicted and validated mRNA targets that encode structural and signalling proteins that regulate cell mechanical properties. Combined with analysis of gene transcripts by real-time PCR and image analysis of F-actin in single cells, our results suggest that these tumour-suppressor miRs may alter cell physical properties by regulating the actin cytoskeleton. Our findings provide biophysical insights into how tumour-suppressor miRs can regulate the invasive behaviour of ovarian cancer cells, and identify potential therapeutic targets that may be implicated in ovarian cancer progression.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle