Long noncoding RNA RP11-909N17.2 promotes proliferation, invasion, and migration of hepatocellular carcinoma by regulating microRNA-767-3p
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most common causes of cancer-related deaths worldwide, especially in developing countries. Although advances in surgical procedures and targeted medicine have improved the overall survival of patients with HCC, the prognosis is poor. Hence, there is a need to identify novel therapeutic targets for HCC. Here, we report that the expression of RP11-909N17.2, a novel, long, noncoding RNA (lncRNA), is dysregulated in patients with HCC and cell lines. Additionally, this study demonstrated that RP11-909N17.2 facilitates the proliferation and invasion of HCC cells by binding to miRNA-767-3p, a tumor-suppressive microRNA (miRNA). Small integral membrane protein 7 (SMIM7) was identified as the downstream target of miRNA-767-3p. The expression of SMIM7 was upregulated in HCC clinical samples and cell lines. Moreover, SMIM7 was involved in the proliferation and invasion of HCC cells. Furthermore, SMIM7 inhibited the apoptosis of HCC cells, which indicated the oncogenic role of SMIM7 in HCC. The findings of this study suggest that the lncRNA-miRNA-mRNA regulatory axis, which regulates the pathogenesis of HCC, can be a potential novel diagnostic and therapeutic target for HCC.
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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 | 0,001 |
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.
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 ».