FOXM1-Mediated LINC-ROR Regulates the Proliferation and Sensitivity to Sorafenib in Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is the second leading cause of cancer-associated death worldwide. Indeed, despite the benefit of sorafenib in the treatment of some patients with HCC, the majority of these patients have a poor response to or intolerance of sorafenib, resulting in further tumor progression. Exploring the mechanisms underlying sorafenib resistance is essential to the treatment of HCC. Long noncoding RNAs (lncRNAs) are known as participants in tumorigenesis. In this study, we identified that long intergenic non-protein coding RNA, regulator of reprogramming (LINC-ROR), was upregulated in HCC cell lines, which was transcriptionally activated by FOXM1. Furthermore, the sponging of miR-876-5p by LINC-ROR released FOXM1, thereby forming a positive-feedback loop. Additionally, we demonstrated that upregulation of both FOXM1 and LINC-ROR impaired the sensitivity to sorafenib in HCC cells. The role of this feedback loop was demonstrated by rescue assays. These results revealed a novel molecular feedback loop between LINC-ROR and FOXM1 and elucidated their functions in sorafenib sensitivity of HCC cell lines.
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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 ».