Delineating miRNA profile induced by chewing tobacco in oral keratinocytes
Notice bibliographique
Résumé
The major established etiologic risk factor for oral cancer is tobacco (chewed, smoked and snuffed forms). Chewing form of tobacco is predominantly used in India making it the leading cause of oral cancer. Despite being one of the leading causes of oral cancer, the molecular alterations induced by chewing tobacco remains largely unclear. Carcinogenic effect of chewing tobacco is through chronic and not acute exposure. To understand the molecular alterations induced by chewing tobacco, we developed a cell line model where non-neoplastic oral keratinocytes were chronically exposed to chewing tobacco for a period of 6 months. This resulted in increased cellular proliferation and invasive ability of normal oral keratinocytes. Using this cellular model we studied the differential expression of miRNAs associated with chewing tobacco and the altered signaling pathways through which the aberrantly expressed miRNAs affect tumorigenesis. miRNA sequencing was carried out using Illumina HiSeq 2500 platform which resulted in the identification of 427 annotated miRNAs of which 10 were significantly dysregulated ( 4 fold; p-value 0.05) in tobacco exposed cells compared to untreated parental cells. To study the altered signaling in oral keratinocytes chronically exposed to chewing tobacco, we employed quantitative proteomics to characterize the dysregulated proteins. Integration of miRNA sequencing data with proteomic data resulted in identification of 36 proven protein targets which (1.5 fold; p-value 0.05) showed expression correlation with the 10 significantly dysregulated miRNAs. Pathway analysis of the dysregulated targets revealed enrichment of interferon signaling and mRNA processing related pathways in the chewing tobacco exposed cells. In addition, we also identified 6 novel miRNA in oral keratinocytes chronically exposed to chewing tobacco extract. Our study provides a framework to understand the oncogenic transformation induced by chromic tobacco exposure in normal oral keratinocytes.
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 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 ».