MicroRNA-126 attenuates cell apoptosis by targeting TRAF7 in acute myeloid leukemia cells
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 ».