An Integrative Analysis of The Micro-RNAs Contributing in Stemness, Metastasis and B-Raf Pathways in Malignant Melanoma and Melanoma Stem Cell.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: mutation are in dispensable to the progression of melanoma. Recently, microRNAs (miRNAs) have been introduced as the regulator of a multitude of oncogenic functions in most of tumors. Therefore identifying and interpreting the expression patterns of these miRNAs is essential. The present study sought to find common miRNAs regulating all three important pathways in melanoma development. MATERIALS AND METHODS: In this experimental study, 18 miRNAs that importantly contribute to EMT and have a role in regulating self-renewal and the BRAF pathway were selected based on current literature and cross-analysis with available databases. Subsequently, their expression patterns were evaluated in 20 melanoma patients, normal tissues, serum from patients and control subjects, and melanospheres. Pattern discovery and integrative regulatory network analysis were used to find the most important miRNAs in melanoma progression. RESULTS: expression. CONCLUSION: We suggested here that miR-205, -15b, -203, -9 pattern as the key miRNAs linked to melanoma status, the pluripotency, proliferation, and motility of malignant cells. However, further investigations are required to find the mechanisms underlying the combinatory effects of the above mentioned miRNAs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».