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Enregistrement W3020289327 · doi:10.1139/bcb-2019-0446

LINP1 promotes the progression of cervical cancer by scaffolding EZH2, LSD1, and DNMT1 to inhibit the expression of KLF2 and PRSS8

2020· article· en· W3020289327 sur OpenAlexvenueno aff
Liuli Wu, Yuan Gong, Ting Yan, Huimin Zhang

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownregulation and upregulationKLF2Cancer researchGene silencingCell growthApoptosisDNMT1EZH2BiologyDNA methylationEpigeneticsGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing body of evidence indicating that long non-coding RNAs (lncRNAs) are associated with a variety of cancers. LncRNA LINP1 has been shown to be a key factor in tumor malignancy. However, the role of LINP1 in cervical cancer (CC) it is unclear. In our research, we found that the levels of LINP1 were significantly elevated in CC tissues by comparison with adjacent normal tissue. Further, the expression level of LINP1 was upregulated in CC cells compared with healthy human cervical epithelial cell lines (HUCEC). Surprisingly, we found that downregulation of LINP1 significantly reduced the proliferation of CC cells and promoted apoptosis. Additionally, downregulation of LINP1 significantly decreased CC tumor growth in vivo. Further, we observed that LINP1 recruits EZH2, LSD1, and DNMT1, thereby reducing the expression of KLF2 and PRSS8. The results from our qRT-PCR analyses showed that silencing LINP1 uprgulated the expression of KLF2 and PRSS8 in CC cells. The results from our loss-of-function assays showed that upregulation of KLF2 and PRSS8 inhibits cell proliferation and boosts cell apoptosis in CC. We also found that inhibition of KLF2 and PRSS8 reversed the inhibitory effect on cell proliferation associated with silencing LINP1. In short, LINP1 facilitates the progression of CC by suppressing KLF2 and PRSS8, and thus could provide a promising target for CC therapy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,263 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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