RASSF10 is Epigenetically Inactivated and Suppresses Cell Proliferation and Induces Cell Apoptosis by Activating the p53 Signalling Pathway in Papillary Thyroid Carcinoma Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to confirm whether RASSF10 activated the p53 signalling pathway, thereby modulating cell proliferation, migration, invasion, and apoptosis in papillary thyroid carcinoma (PTC) cells. METHODS: A total of 108 PTC tissue samples and normal adjacent tissues were obtained. RT-PCR and Western blotting analyses were performed to detect RASSF10 expression, and methylation levels of RASSF10 were estimated by methylation-specific PCR (MSP). We also detected the expression and methylation status of RASSF10 in both a human PTC cell line (K1) and a normal thyroid cell line (FRTL5). After transfection of cells with empty vector pcDNA3.1, pcDNA3.1-RASSF10, p53 siRNA and shRASSF10, Coulter counter, colony-formation, wound healing, Transwell and flow cytometry analyses were performed to examine the role of RASSF10 in cell proliferation, migration, invasion, and apoptosis. Finally, the expression of p53, p21, Bcl-2 and Bax were detected using Western Blotting analyses. RESULTS: RASSF10 expression in PTC tissues was significantly lower and hyper-methylated compared to normal adjacent tissues. In addition, RASSF10 was significantly down-regulated and hyper-methylated in K1 cells compared to FRTL5 cells. In addition, suppressed proliferation and significantly induced apoptosis of K1 cells were observed after transfection with pcDNA3.1-RASSF10 (P < 0.05). Furthermore, RASSF10 activated the p53 signalling pathway and regulated the expression of p53, p21, Bcl-2 and Bax. Furthermore, p53 siRNA could antagonize the effects of RASSF10 in K1 cells. CONCLUSIONS: RASSF10 induces apoptosis in PTC cells by activating the p53 signalling pathway, indicating its role as a treatment target for PTC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».