miRNA and proteomic dysregulation in non-small cell lung cancer in response to cigarette smoke
Notice bibliographique
Résumé
Dysregulation of miRNAs is well associated with the development of non-small cell lung cancer (NSCLC). It is imperative that dysregulation of miRNAs by cigarette smoke will affect the expression of their targets, either leading to the activation of oncoproteins or suppression of tumor suppressor proteins. In this study, we have carried out miRNA sequencing and SILAC-based proteomics analysis of H358 cells chronically exposed to cigarette smoke condensate. miRNA sequencing resulted in the identification of 208 miRNAs, of which 6 miRNAs were found to be significantly dysregulated (fold change ≥ 4, p-value ≤ 0.05) in H358-smoke exposed cells. Proteomic analysis of the smoke exposed cells compared to the parental cells resulted in the quantification of 2,396 proteins, of which 681 proteins were found to be differentially expressed (fold change ≥ 2). Gene ontology based analysis of target proteins revealed enrichment of proteins involved in biological processes driving metabolism and a decrease in expression of proteins associated with immune response in the cells exposed to cigarette smoke. Pathway analysis using Ingenuity Pathway Analysis (IPA) revealed activation of ERK/MAPK and integrin signaling and repression of RhoGDI signaling in H358 smoke exposed cells. We also identified 5 novel miRNA in H358 smoke exposed cells using unassigned reads of small RNA-Seq dataset. In summary, this study indicates that chronic exposure to cigarette smoke leads to widespread dysregulation of miRNAs and their targets, resulting in signaling aberrations in NSCLC. The miRNAs and their targets identified in the study need to be further investigated to explore their role as potential targets and/or molecular markers in NSCLC especially in smokers.
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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 ».