A set of microRNAs coordinately controls tumorigenesis, invasion, and metastasis
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNA-mediated gene regulation has been implicated in various diseases, including cancer. This study examined the role of microRNAs (miRNAs) during tumorigenesis and malignant progression of pancreatic neuroendocrine tumors (PanNETs) in a genetically engineered mouse model. Previously, a set of miRNAs was observed to be specifically up-regulated in a highly invasive and metastatic subtype of mouse and human PanNET. Using functional assays, we now implicate different miRNAs in distinct phenotypes: miR-137 stimulates tumor growth and local invasion, whereas the miR-23b cluster enables metastasis. An algorithm, Bio-miRTa, has been developed to facilitate the identification of biologically relevant miRNA target genes and applied to these miRNAs. We show that a top-ranked miR-137 candidate gene, Sorl1 , has a tumor suppressor function in primary PanNETs. Among the top targets for the miR-23b cluster, Acvr1c/ALK7 has recently been described to be a metastasis suppressor, and we establish herein that it is down-regulated by the miR-23b cluster, which is crucial for its prometastatic activity. Two other miR-23b targets, Robo2 and P2ry1 , also have demonstrable antimetastatic effects. Finally, we have used the Bio-miRTa algorithm in reverse to identify candidate miRNAs that might regulate activin B, the principal ligand for ALK7, identifying thereby a third family of miRNAs—miRNA-130/301—that is congruently up-regulated concomitant with down-regulation of activin B during tumorigenesis, suggestive of functional involvement in evasion of the proapoptotic barrier. Thus, dynamic up-regulation of miRNAs during multistep tumorigenesis and malignant progression serves to down-regulate distinctive suppressor mechanisms of tumor growth, invasion, and metastasis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».