MicroRNA-137 reduces stemness features of pancreatic cancer cells by targeting KLF12
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer stem cells (CSCs) play an important role in the development of pancreatic cancer. We previously showed that the microRNA miR-137 is downregulated in clinical samples of pancreatic cancer, and its expression negatively regulates the proliferation and invasiveness of pancreatic cancer cells. METHODS: The stemness features of pancreatic cancer cells was detected by flow cytometry, immunofluorescence and sphere formation assay. Xenograft mouse models were used to assess the role of miR-137 in stemness features of pancreatic cancer cells in vivo. Dual-luciferase reporter assays were used to determine how miR-137 regulates KLF12. Bioinformatics and Chromatin immunoprecipitation analysis of KLF12 recruitment to the DVL2 promoters. Involvement of the Wnt/β-catenin pathways was investigated by western blot and Immunohistochemistry. RESULTS: miR-137 inhibits pancreatic cancer cell stemness in vitro and vivo. KLF12 as miR-137 target inhibits CSC phenotype in pancreatic cancer cells. Suppression of KLF12 by miR-137 inhibits Wnt/β-catenin signalling. KLF12 expression correlates with DVL2 and canonical Wnt pathway in clinical pancreatic cancer. CONCLUSION: Our results suggest that miR-137 reduces stemness features of pancreatic cancer cells by Targeting KLF12-associated Wnt/β-catenin pathways and may identify new diagnostic and therapeutic targets in pancreatic 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».