MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2788551474 · doi:10.1139/bcb-2017-0186

MiR-378 promotes the cell proliferation of osteosarcoma through down-regulating the expression of Kruppel-like factor 9

2018· article· en· W2788551474 sur OpenAlexvenueno aff
Ningning Peng, Zhigang Miao, Liguo Wang, Binbin Liu, Guijiang Wang, Xu Guo

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueKruppel-like factors research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAOsteosarcomaCell growthBiologyCancer researchUntranslated regionThree prime untranslated regionCell biologyMessenger RNAGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs that play important roles in a variety of biological processes. Dysregulation of miRNAs is tightly associated with the malignancy of cancers. Aberrant expression of miR-378 has been observed in human cancers; however, the function of miR-378 in osteosarcoma (OS) remains largely unknown. Here, we showed that miR-378 was highly expressed in human OS tissues and cell lines. Overexpression of miR-378 significantly promoted the cell proliferation of OS cells. Molecular studies identified Kruppel-like factor-9 (KLF9) as a functional downstream target of miR-378. MiR-378 directly bound to the mRNA 3'-UTR region of KLF9 and suppressed the expression of KLF9. Highly expressed KLF9 reversed the promoting effect of miR-378 on the proliferation of OS cells. The expression level of miR-378 was negatively correlated with that of KLF9 in OS tissues. Collectively, our results demonstrated the molecular interaction between miR-378 and KLF9, indicating the therapeutic potential of miR-378 for OS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemistry and Cell BiologyMême sujetKruppel-like factors researchTravaux en français237 207