Identification of microRNA signature in the progression of gestational trophoblastic disease
Notice bibliographique
Résumé
Gestational trophoblastic disease (GTD) encompasses a range of trophoblast-derived disorders. The most common type of GTD is hydatidiform mole (HM). Some of HMs can further develop into malignant gestational trophoblastic neoplasia (GTN). Aberrant expression of microRNA (miRNA) is widely reported to be involved in the initiation and progression of cancers. MiRNA expression profile also has been proved to be the useful signature for diagnosis, staging, prognosis, and response to chemotherapy. Till now, the profile of miRNA in the progression of GTD has not been determined. In this study, a total of 34 GTN and 60 complete HMs (CHM) trophoblastic tissues were collected. By miRNA array screening and qRT-PCR validating, six miRNAs, including miR-370-3p, -371a-5p, -518a-3p, -519d-3p, -520a-3p, and -934, were identified to be differentially expressed in GTN vs. CHM. Functional analyses further proved that miR-371a-5p and miR-518a-3p promoted proliferation, migration, and invasion of choriocarcinoma cells. Moreover, we demonstrated that miR-371a-5p was negatively related to protein levels of its predictive target genes BCCIP, SOX2, and BNIP3L, while miR-518a-3p was negatively related to MST1 and EFNA4. For the first time, we proved that miR-371a-5p and miR-518a-3p directly targeted to 3'-UTR regions of BCCIP and MST1, respectively. Additionally, we found that miR-371a-5p and miR-518a-3p regulated diverse pathways related to tumorigenesis and metastasis in choriocarcinoma cells. The results presented here may offer new clues to the progression of GTD and may provide diagnostic biomarkers for GTN.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».