MicroRNA-128-3p-mediated depletion of Drosha promotes lung cancer cell migration
Notice bibliographique
Résumé
Alteration in microRNAs (miRNAs) expression is a frequent finding in human cancers. In particular, widespread miRNAs down-regulation is a hallmark of malignant transformation. In the present report, we showed that the miR-128-3p, which is up-regulated in lung cancer tissues, has Drosha and Dicer, two key enzymes of miRNAs processing, as the main modulation targets leading to the widespread down-regulation of miRNA expression. We observed that the miRNAs downregulation induced by miR-128-3p contributed to the tumorigenic properties of lung cancer cells. In particular, miR-128-3p-mediated miRNAs down-regulation contributed to aberrant SNAIL and ZEB1 expression thereby promoting the epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) program. Drosha also resulted to be implicated in the control of migratory phenotype as its expression counteracted miR-128-3p functional effects. Our study provides mechanistic insights into the function of miR-128-3p as a key regulator of the malignant phenotype of lung cancer cells. This also enforces the remarkable impact of Drosha and Dicer alteration in cancer, and in particular it highlights a role for Drosha in non-small-cell lung cancer cells migration.
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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 | 0,001 |
| 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 ».