Integrative Analysis of NSCLC Identifies LINC01234 as an Oncogenic lncRNA that Interacts with HNRNPA2B1 and Regulates miR-106b Biogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of long noncoding RNAs (lncRNAs) has increased our understanding of the development and progression of many cancers, but their contributions to non-small cell lung cancer (NSCLC) remain poorly understood. Here, we profiled lncRNA expression in NSCLC and investigated in detail the molecular function of one upregulated lncRNA, LINC01234. LINC01234 was overexpressed in NSCLC compared with normal lung tissue and correlated positively with poor prognosis. Downregulation of LINC01234 impaired cell proliferation in vitro and tumor growth in vivo. RNA pull-down/mass spectrometry experiments showed that LINC01234 interacted with the RNA-binding protein heterogeneous nuclear ribonucleoprotein A2/B1 (HNRNPA2B1), which, in turn, led to the recruitment of DiGeorge syndrome critical region gene 8 (DGCR8), a subunit of the microRNA (miRNA) microprocessor complex. Accordingly, depletion of either LINC01234 or HNRNPA2B1 reduced the processing of several miRNA precursors, including primary microRNA (pri-miR)-106b. miR-106b-5p enhanced NSCLC cell growth by downregulating cryptochrome 2 (CRY2), thereby increasing c-Myc expression. Finally, we found that activated c-Myc binds to the LINC01234 promoter to increase its transcription, creating a c-Myc-LINC01234-HNRNPA2B1-miR-106b-5p-CRY2-c-Myc positive-feedback loop. We identified numerous lncRNAs with dysregulated expression in NSCLC and demonstrated a novel oncogenic axis involving LINC01234, HNRNPA2B1, miR-106b-5p, CRY2, and c-Myc. Components of this axis may be potential novel targets for NSCLC.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».