Long noncoding RNA NEAT1 promotes the growth of cervical cancer cells via sponging miR-9-5p
Notice bibliographique
Résumé
Evidence has accumulated demonstrating that long noncoding RNAs (lncRNAs) participate in the initiation and progression of cancers. In this study, we found that the lncRNA nuclear paraspeckle assembly transcript 1 (NEAT1) is significantly increased in both cervical cancer tissues and cell lines. Overexpression of NEAT1 promoted the proliferation and migration of cervical cancer cells. Molecular studies uncovered that NEAT1 functions as competitive endogenous RNA (ceRNA), binding the micro-RNA miR-9-5p and suppressing its expression. However, we consistently found that when NEAT1 was highly expressed, it attenuated the inhibitory effect of miR-9-5p on the expression of PTEN and POU2F1, which are the targets of miR-9-5p. Consistent with the negative regulation of NEAT1 on miR-9-5p, restoration of miR-9-5p inhibited the growth-promoting effects of NEAT1 on cervical cancer cells. Taken together, these results indicated that NEAT1 plays an important role in the regulation cervical cancer cell growth by targeting miR-9-5p. Our findings characterized the possible mechanism of NEAT1 in cervical cancer.
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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 | 0,000 |
| 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 ».