The Long Noncoding RNA Metastasis-Associated Lung Adenocarcinoma Transcript-1 Regulates CCDC80 Expression by Targeting miR-141-3p/miR-200a-3p in Vascular Smooth Muscle Cells
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our previous study showed that Coiled-Coil Domain Containing 80 (CCDC80) accelerates the development of atherosclerosis by decreasing lipoprotein lipase (LPL) expression and activity in apoE knockout mice. However, the regulatory mechanism for CCDC80 expression is unclear. This study was designed to evaluate whether noncoding RNAs involved the regulation of CCDC80 expression in vascular smooth muscle cells. METHODS AND RESULTS: Bioinformatics prediction and luciferase reporter gene results showed that miR-141-3p/200a-3p bound to the 3'UTR of CCDC80. Furthermore, miR-141-3p/200a-3p mimics decreased the expression of CCDC80 but increased LPL expression. Opposite results were observed with miR-141-3p/200a-3p inhibitors. We also found that lncRNA metastasis-associated lung adenocarcinoma transcript-1 (MALAT1) interacted with the sequences of miR-141-3p/200a-3p and decreased their expression. RT-qPCR and western blotting results showed that MALAT1 overexpression increased CCDC80 expression and decreased LPL expression, while MALAT1 knockdown displayed an opposite phenotype. The effects of both MALAT1 overexpression and knockdown were blocked by miR-141-3p/200a-3p mimics or inhibitors. CONCLUSIONS: Thus, we demonstrated that lncRNA MALAT1 regulates CCDC80 and LPL expression through miR-141-3p/200a-3p.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».