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Enregistrement W2585208686 · doi:10.1002/mabi.201600430

Polymeric Delivery of siRNA against Integrin‐β1 (CD29) to Reduce Attachment and Migration of Breast Cancer Cells

2017· article· en· W2585208686 sur OpenAlexafffund
Daniel Nisakar Meenakshi Sundaram, Cezary Kucharski, Manoj B. Parmar, K Bahadur, Hasan Uludağ

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Bioscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society
Mots-clésIntegrinSmall interfering RNACancer researchBreast cancerCancer cellFibronectinCell migrationChemistryGene silencingCell biologyCell adhesionCancerExtracellular matrixCellBiologyMedicineTransfectionBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell surface integrins, which play important roles in the survival, proliferation, migration, and invasion of cancer cells, are a viable target for treatment of metastatic breast cancer. This line of therapy still remains challenging due to the lack of proper identification and validation of effective targets as well as the lack of suitable therapeutic agents for treatment. The focus is on one such molecular target for this purpose, namely integrin-β1, and effective lowering of integrin-β1 levels on a breast cancer model (MDA-MB-231 cells) is achieved by delivering a dicer-substrate short interfering RNA (siRNA) targeting integrin-β1 with lipid-modified low molecular weight polyethylenimine polymers. Reduction of integrin-β1 levels leads to reduced adhesion of MDA-MB-231 cells to extracellular matrix component fibronectin as well as to human bone marrow cells. A reduced migration of the breast cancer cells is also observed after integrin-β1 silencing in "scratch" and "transwell" migration assays. These results highlight the importance of integrin-β1 for the migration of metastatic breast cancer cells by effectively silencing this target with a practical dose of siRNA.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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