The role of p53-microRNA 200-Moesin axis in invasion and drug resistance of breast cancer cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to analyze the expression of microRNAs in relation to p53 status in breast cancer cells and to delineate the role of Moesin in this axis. We used three isogenic breast carcinoma cell lines MCF7 (with wild-type p53), 1001 (MCF7 with mutated p53), and MCF7-E6 (MCF7 in which p53 function was disrupted). MicroRNA expression was analyzed using microarray analysis and confirmed by real-time polymerase chain reaction. The 1001 clone with mutant p53 showed 22 upregulated and 25 downregulated microRNAs. The predicted targets of these 47 microRNAs were >700 human genes belonging to interesting functional groups such as stem cell development and maintenance. The most significantly downregulated microRNAs in the p53-mutant cell line were from the miR-200 family. We focused on miR-200c which targets many transcripts involved in epithelial-to-mesenchymal transition including Moesin. We found that Moesin was expressed in 1001 but not in its p53 wild-type parental MCF7 consistent with the observed mesenchymal features in the 1001, such as vimentin positivity, E-cadherin negativity, and ZEB1 positivity in addition to the morphological changes. After Moesin silencing, the p53-mutant cells 1001 reverted from mesenchymal-to-epithelial phenotype and showed subtle reduction in migration and invasion and loss of ZEB1 and SNAIL expression. Interestingly, Moesin silencing restored the 1001 sensitivity to Doxorubicin. These results indicate that loss of miR-200c, as a consequence of p53 mutation, can upregulate Moesin oncogene and thus promote carcinogenesis. Moesin may play a role in metastasis and drug resistance of breast cancer.
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.
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