Long Non-coding MIR205HG Depletes Hsa-miR-590-3p Leading to Unrestrained Proliferation in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Over 70% of head & neck squamous cell carcinoma (HNSCC) patients carry TP53 oncogenic mutations.Here we studied the role of specific tumor-derived mutant p53 proteins in the aberrant transcription of long non-coding (lnc) MIR205HG gene in head and neck cancer cells.Methods: To understand the role of lncMIR205HG, that we showed to be transcriptionally regulated by mutant p53 in HNSCC, we have employed siRNA and shRNA in CAL27 and FaDu HNSCC cell lines to suppress p53 gene expression in ChIP assays and RT-qPCR.We validated our findings in a cohort of 522 HNSCC patients from The Cancer Genome Atlas Data Portal (TCGA).We further evaluated our results in 63 HNSCC tumor samples collected at our institute, 32 of which were characterized by mutated TP53 (missense mutations) while 31 were characterized by wild-type TP53.Results: Maturation of pre-MIR205HG transcript produces two non-coding RNAs, lncMIR205HG and hsa-miR-205-5p.Down-regulation of lncMIR205HG expression significantly reduced cell proliferation, cell migration and clonogenic activity of head and neck cancer cells.Expression of MIR205HG was significantly increased in HNSCC with mutated TP53 when compared with matched non-tumoral tissues.Furthermore, MIR205HG expression levels were significantly higher in tumoral samples with mutant p53 than in tumoral tissues expressing wild-type p53.Mechanistically, MIR205HG depletes endogenous miR-590-3p leading to increased cyclin B, cdk1, and YAP protein expression.Conclusions: Taken together, these findings identify a transcriptional and post-transcriptional molecular network that includes mutant p53 protein, lncMIR205HG, YAP, and other proliferation-related genes, which are enriched in HNSCC patients with poor prognosis.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».