Long Non-Coding RNAs As Epigenetic Regulators in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Long noncoding RNAs (lncRNAs) constitute large portions of the mammalian transcriptome which appeared as a fundamental player, regulating various cellular mechanisms. LncRNAs do not encode proteins, have mRNA-like transcripts and frequently processed similar to the mRNAs. Many investigations have determined that lncRNAs interact with DNA, RNA molecules or proteins and play a significant regulatory function in several biological processes, such as genomic imprinting, epigenetic regulation, cell cycle regulation, apoptosis, and differentiation. LncRNAs can modulate gene expression on three levels: chromatin remodeling, transcription, and post-transcriptional processing. The majority of the identified lncRNAs seem to be transcribed by the RNA polymerase II. Recent evidence has illustrated that dysregulation of lncRNAs can lead to many human diseases, in particular, cancer. The aberrant expression of lncRNAs in malignancies contributes to the dysregulation of proliferation and differentiation process. Consequently, lncRNAs can be useful to the diagnosis, treatment, and prognosis, and have been characterized as potential cancer markers as well. In this review, we highlighted the role and molecular mechanisms of lncRNAs and their correlation with some of the cancers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».