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Enregistrement W2940715928 · doi:10.1139/bcb-2018-0235

Propofol promotes apoptosis of colorectal cancer cells via alleviating the suppression of lncRNA HOXA11-AS on miRNA let-7i

2019· article· en· W2940715928 sur OpenAlexvenueno aff
Yanling Ren, Wei Zhang

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerApoptosisPropofolCancer researchFlow cytometrymicroRNACarcinogenesisMalignancyCancerCell growthCellMedicineBiologyChemistryInternal medicinePharmacologyImmunologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, surgical resection is the mainstay for the treatment of colorectal cancer (CRC). Propofol (2,6-diisopropylphenol), one of the most commonly used intravenous anaesthetic agents, has been reported to be involved in modulating the malignancy of a variety of human cancers. However, the underlying mechanisms remain poorly understood. In this study, using a cell counting kit (CCK-8), flow cytometry, and caspase-3 cleavage assays, we found that propofol promoted cell apoptosis and inhibited cell proliferation in both Colo205 and SW620 cells, through the down-regulation of HOXA11-AS and up-regulation of let-7i. Moreover, gain-of-function studies of HOXA11-AS or loss-of-function studies of let-7i also revealed a negative correlation between HOXA11-AS and let-7i in propofol-mediated biological functions of CRC cells. Furthermore, our mechanistic experiments revealed that HOXA11-AS acts as a molecular sponge for let-7i, thereby regulating the expression of ABCC10. We investigate the theory that propofol suppresses colorectal cancer tumorigenesis by modulating the HOXA11-AS-let-7i-ABCC10 regulatory network, indicating the potential for propofol to control CRC development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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