Fibronectin‐1 modulated by the long noncoding RNA OIP5‐AS1/miR‐200b‐3p axis contributes to doxorubicin resistance of osteosarcoma cells
Notice bibliographique
Résumé
Chemoresistance has been an obstacle in the further improvement of 5-year survival rates of osteosarcoma (OS) patients, but the underlying mechanism of chemo-resistance remains unclear. A comprehensive analysis of mRNAs and noncoding RNAs related to OS chemo-resistance could help solve this problem. In the current study, we first identified that fibronectin-1 (FN1), screened by microarray analysis in three paired chemo-resistant and chemo-sensitive OS cell lines, was significantly upregulated in the chemo-resistant OS cell lines and tissues and was related to unfavourable prognosis. Further functional assays revealed that FN1 inhibition greatly increased the sensitivity of OS cells to doxorubicin in vitro and in vivo, whereas FN1 overexpression had the opposite effect. Moreover, mechanistic investigation demonstrated, by a series of assays that included luciferase reporter gene, RNA immunoprecipitation, RNA pull-down and rescue assays, that FN1 expression was regulated by the oncogenic long noncoding RNA (lncRNA) OIP5-AS1 through sponging miR-200b-3p. Thus, these results indicated the role and potential application of the lncRNA OIP5-AS1/miR-200b-3p/FN1 regulatory pathway as a promising target in treatment of OS chemo-resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».