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Enregistrement W3083913249 · doi:10.7150/jca.44037

MiR-137 promotes anoikis through modulating the AKT signaling pathways in Pancreatic Cancer

2020· article· en· W3083913249 sur OpenAlexaff
Li Lin, Zhiwei He, Changhao Zhu, Shiyu Chen, Zhehao Yang, Jing Xu, Ningrui Bi, Chao Yu, Chengyi Sun

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesGuizhou Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnoikisPancreatic cancerCancer researchProtein kinase BmicroRNAPTENCancer cellBiologyCancerSignal transductionPI3K/AKT/mTOR pathwayCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anoikis resistance is a fundamental feature of the survival of metastatic cancer cells during cancer progression.However, the mechanisms underlying anoikis resistance in pancreatic cancer (PC) are still unclear.MicroRNA-137 (miR-137) is a tumor suppressor that inhibits the proliferation and invasion of cancer cells through targeting multiple oncogenes.However, the effects and molecular mechanism of miR-137 on anoikis of PC are still unclear.Here we demonstrated that miR-137 was downregulated after the induction of anoikis model in time dependent.Function assays revealed that miR-137 promoted the pancreatic cancer cells anoikis in vitro and vivo.According to bioinformation analysis of clinical databases, we predicted that paxillin (PXN) was a target of miR-137.Further, TCGA analysis revealed that PXN was closely associated with the development of PC.Through loss-of-function studies, we demonstrated that PXN was a functional target of miR-137 on anoikis of PC cells.Moreover, we found that PXN promoted the activation of the AKT signaling pathways which was involving in the cancer cells anoikis.Together, our findings reveal that miR-137 plays a novel role during anoikis and may serve as a potential target for the detection and treatment of PC.

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 seuil0,006

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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