Long non-coding RNA AWPPH enhances malignant phenotypes in nasopharyngeal carcinoma via silencing PTEN through interacting with LSD1 and EZH2
Notice bibliographique
Résumé
Evidence has emerged identifying long noncoding RNAs (lncRNAs) as important regulators of various cancers including nasopharyngeal carcinoma (NPC). LncRNA AWPPH is an oncogene recently identified in several cancers. However, the underlying role of AWPPH in NPC is still unclear and thus worth exploring. In this study, AWPPH expression was markedly upregulated in NPC cells. Further, loss- and gain-of-function assays indicated that AWPPH facilitates cell proliferation and migration and hinders apoptosis in NPC cells. Moreover, cytoplasmic AWPPH was predicted to share a common RNA-binding protein, IGF2BP1, with LSD1. The interaction between IGF2BP1 and both AWPPH and LSD1 mRNA was verified in NPC cells, and AWPPH stabilized LSD1 mRNA to enhance the expression of LSD1 in NPC through such interactions. Furthermore, nuclear AWPPH repressed PTEN expression through recruiting EZH2 and LSD1 to the PTEN promoter in NPC cells. Final rescue assays demonstrated that silenced PTEN could reverse the suppressive influence of AWPPH depletion on the progression of NPC. Collectively, our study shows that AWPPH inhibits PTEN expression to drive NPC progression through interacting with LSD1 and EZH2, providing potential biomarkers for NPC treatment.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».