Overexpression of Long Noncoding RNA <i>HOTAIR</i> Is a Unique Epigenetic Characteristic of Myxopapillary Ependymoma
Notice bibliographique
Résumé
Ependymomas are a heterogeneous group of central nervous system tumors. Despite the recent advances, there are no specific biomarkers for ependymomas. In this study, we explored the role of homeobox (HOX) genes and long noncoding RNA (LncRNA) HOTAIR in ependymomas along the neural axis. Bioinformatics analysis was performed on publicly available gene expression data. Quantitative RT-PCR was used to determine the mRNA expression level among different groups of ependymomas. RNA in situ hybridization (ISH) with probes specific to HOTAIR was performed on tumor tissue microarray (TMA) constructed with 19 ependymomas formalin-fixed paraffin-embedded tissue. Gene expression analysis revealed higher expression of posterior HOX genes and HOTAIR in myxopapillary ependymoma (MPE), in comparison to other spinal and intracranial ependymoma. qRT-PCR confirmed the high HOXD10 expression in spinal MPEs. There was a significant upregulation of HOTAIR expression in spinal MPE and elevated HOTAIR expressions were further confirmed by RNA ISH on the TMA. Intriguingly, HOXD10 and HOTAIR expressions were not elevated in nonependymoma spinal tumors. Our collective results suggest an important role for the lncRNA HOTAIR and posterior HOX genes in the tumorigenesis of spinal MPE. HOTAIR may also serve as a potential diagnostic marker for spinal MPE.
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 ».