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Enregistrement W2811475977 · doi:10.1139/bcb-2018-0017

MicroRNA-126 attenuates cell apoptosis by targeting TRAF7 in acute myeloid leukemia cells

2018· article· en· W2811475977 sur OpenAlexvenueno aff
Qian Ding, Qing Wang, Yi Ren, Hong Zhu, Zhuyun Huang

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyeloid leukemiamicroRNAApoptosisCancer researchLeukemiaWestern blotBiologyFlow cytometryCell cultureMTT assayCell growthCellStem cellMolecular biologyImmunologyCell biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute myeloid leukemia (AML) has a 5-year survival rate of only about 30%-40% due to the self-renewal and differentiation ability of leukemia stem-like cells (LSCs). To address the potential for novel therapeutic targets in LSCs, we investigated the roles of miRNA-126 and tumor necrosis factor receptor-associated factor 7 (TRAF7) in AML. We used qRT-PCR and Western blot to investigate the expression levels of miRNA-126 and TRAF7 in AML cell lines. Then, we uncovered the effect of miRNA-126 on AML cell proliferation and apoptosis by MTT assay and flow cytometric analysis, respectively. Furthermore, dual-luciferase assay and Western blot were used to determine the target of miRNA-126 in AML and the potential mechanism by which cell apoptosis is suppressed by miRNA-126. We found that miRNA-126 was highly expressed in all of the AML cell lines, and that inhibition of miRNA-126 significantly induced cell death through apoptosis. The suppression of apoptosis in AML with high expression of miRNA-126 was caused by down-regulating TRAF7, which blocked the c-FLIP pathway. The role of miRNA-126 in AML makes it a potential therapeutic target to improve clinical outcomes for patients with AML.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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