LINP1 promotes the progression of cervical cancer by scaffolding EZH2, LSD1, and DNMT1 to inhibit the expression of KLF2 and PRSS8
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».