MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2937538348 · doi:10.1139/bcb-2019-0008

MiR-4458 inhibits breast cancer cell growth, migration, and invasiveness by targeting CPSF4

2019· article· en· W2937538348 sur OpenAlexvenueno aff
Jianrong Wu, Juan Miao, Ye Ding, Yayun Zhang, Xiaohao Huang, Xue Zhou, Ranran Tang

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanjing UniversityNanjing Medical UniversityDalian Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOncogenemicroRNACancer researchCell growthBiologyDownregulation and upregulationCellApoptosisCell cycleGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies have reported that CPSF4 is over-expressed in a large percentage of human lung cancers, and CPSF4 has been identified as a potential oncogene of human lung tumor. Downregulation of CPSF4 inhibits the proliferation and promotes the apoptosis of lung adenocarcinoma cells. A previous study by our group also found overexpression of CPSF4 in breast cancer (BC), and was closely associated with a poor prognosis for the patient. This study investigates microRNAs (miRNAs) that target CPSF4 to modulate BC cell proliferation. We found that miR-4458 was noticeably reduced in BC tissues and cells. Using a miR-4458 mimic, we found that cell proliferation, migration, and invasiveness were suppressed by miR-4458 overexpression, and were enhanced by reducing the expression of miR-4458. Moreover, the results from bioinformatics analyses suggest a putative target site in the CPSF4 3′-UTR. Furthermore, using luciferase reporter assays and Western blotting, we verified that miR-4458 directly targets the 3′-UTR of CPSF4 and downregulates COX-2 and h-TERT, which are downstream target genes of CPSF4. Additionally, PI3K/AKT and ERK were shown to be inhibited by miR-4458 overexpression in BC cells. Moreover, miR-4458 suppresses BC cell growth in vivo. Consequently, these results suggest that the miR-4458–CPSF4–COX-2–hTERT axis might serve as a potential target for the treatment of BC patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemistry and Cell BiologyMême sujetRNA modifications and cancerTravaux en français237 207