Investigation of the expression of RIF1 gene on head and neck, pancreatic and brain cancer and cancer stem cells
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent studies have shown that cancer stem cells are resistant to chemotherapy. The aim of this study was to compare RIF1 gene expression in head and neck, pancreatic cancer and glioma cell lines and the cancer stem cells isolated from these cell lines. METHODS: UT-SCC-74 from Turku University and UT-SCC-74B primary tumor metastasis and neck cancer cell lines, YKG-1 glioma cancer cell line from RIKEN, pancreatic cancer cell lines and ASPC-1 cells from ATCC were grown in cell culture. To isolate cancer stem cells, ALDH-1 for UT-SCC-74 and UT-SCC-74B cell line, CD-133 for YKG-1 cell line and CD-24 for ASPC-1 cell line, were used as markers of cancer stem cells. RNA isolation was performed for both cancer lines and cancer stem cells. RNAs were converted to cDNA. RIF1 gene expression was performed by qRT-PCR analysis. RIF1 gene expression was compared with cancer cell lines and cancer stem cells isolated from these cell lines. The possible effect of RIF1 gene was evaluated. RESULTS: In the pancreatic cells, RIF1 gene expression in the stem cell-positive cell line was 256 time that seen in the stem cell-negative cell line. CONCLUSION: Considering the importance of RIF1 in NHEJ and of NHEJ in pancreatic cancer, RIF1 may be one of the genes that plays an important role in the diagnoses and therapeutic treatment of pancreatic cancer. The results of head and neck and brain cancers are inconclusive and further studies are required to elucidate the connection between RIF1 gene and these other types of cancers.
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 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 | 0,012 |
| 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 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 ».