MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3015722247 · doi:10.1002/pros.23979

miR‐30a inhibits androgen‐independent growth of prostate cancer via targeting MYBL2, FOXD1, and SOX4

2020· article· en· W3015722247 sur OpenAlex
Xinjun Li, Meng Jiao, Jing Hu, Mei Qi, Jing Zhang, Mingfeng Zhao, Hui Liu, Xueting Xiong, Xuesen Dong, Bo Han

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Prostate · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLNCaPProstate cancerDownregulation and upregulationCancer researchCell cycleCell growthBiologymicroRNAAndrogen receptorTranscription factorProstateCellCancerGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Castrate-resistant prostate cancer (CRPC) is an aggressive and lethal disease. The pathogenesis of CRPC is not fully understood and novel therapeutic targets need to be identified to improve the patients' prognosis. MicroRNA-30a (miR-30a) has been demonstrated to be a tumor suppressor in many types of solid malignancies. However, its role in androgen-independent (AI) growth of prostate cancer (PCa) received limited attention as yet. METHODS: The clinical association of miR-30a and its potential targets with AI growth was characterized by bioinformatics analyses. Regulation of cell proliferation and colony formation rates by miR-30a were tested using PCa cell models. Xenograft models were used to measure the regulation of prostate tumor growth by miR-30a. The real-time quantitative polymerase chain reaction was used to validate whether miR-30a and its targets regulate cell cycle control genes and androgen receptor (AR)-dependent transcription. Bioinformatics tools, Western blot, and luciferase reporter assays were utilized to identify miR-30a targets. RESULTS: Bioinformatic analysis showed that low expression of miR-30a is associated with castration resistance of PCa patients and poor outcomes. Transfection of miR-30a mimics inhibited the AI growth of PCa cells in vitro and in vivo. Upregulation of miR-30a in 22RV1 cells altered the expression of cell cycle control genes and AR-mediated transcription, while downregulation of miR-30a in LNCaP cells had the opposite effects to AR-mediated transcription. MYBL2, FOXD1, and SOX4 were identified as miR-30a targets. Downregulation of MYBL2, FOXD1, and SOX4 affected the expression of cell cycle control genes and AR-mediated transcription and suppressed the AI growth of 22RV1 cells. CONCLUSIONS: Our results suggest that miR-30a inhibits AI growth of PCa by targeting MYBL2, FOXD1, and SOX4. They provide novel insights into developing new treatment strategies for CRPC.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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