Long Non-Coding RNA TRG-AS1 Promoted Proliferation and Invasion of Lung Cancer Cells Through the miR-224-5p/SMAD4 Axis
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to investigate the role and mechanism of long non-coding RNA (lncRNA) TRG-AS1 in mediating the proliferation, invasion and migration of lung cancer cells as well lung tumor growth. METHODS: Firstly, the expression levels of TRG-AS1, miR-224-5p in lung cancer tissues or cells were quantified by quantitative real-time PCR. Western blot analysis was conducted to measure the expression levels of protein SMAD4. CCK-8 assay, wound healing assay and transwell assay were conducted to evaluate cell proliferation, migration and invasion, respectively. The interaction between TRG-AS1 and miR-224-5p was predicted by bioinformatics analysis. Dual-luciferase assay and RNA pull-down assay were performed to further confirm their interaction. In addition, the interaction between miR-224-5p and SMAD4 was detected by RIP assay. RESULTS: The results showed that TRG-AS1 was highly upregulated and miR-224-5p was downregulated in lung cancer. A negative correlation was found between TRG-AS1 and miR-224-5p. Furthermore, upregulation of TRG-AS1 promoted cell proliferation and invasion, while overexpression of miR-224-5p attenuated the effects of TRG-AS1. The downstream protein SMAD4 played an important role. In vivo study showed that knockdown of TRG-AS1 effectively retarded tumor growth. DISCUSSION: Our data suggested that the TRG-AS1/miR-224-5p/SMAD4 axis may be a potential therapeutic target in lung cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».