<i>SNHG8</i> promotes cell proliferation, migration, and invasion of nasopharyngeal carcinoma cells as an oncogene through miR-588/HMGA2 axis
Notice bibliographique
Résumé
Nasopharyngeal carcinoma (NC) poses a threat to the life of patients. Long non-coding RNA (LncRNA) is a novel kind of non-coding RNA, which plays a pivotal role through sponge microRNA (miRNA). Abnormal expression of small nucleolar RNA host gene 8 (SNHG8) is involved in various tumors; however, the role of SNHG8 in NC remains unknown. Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and Western blotting was employed to detect the expression levels of SNHG8, miR-588, and high mobility group A2 (HMGA2). Cell proliferation, migration, and invasion were analyzed by CCK-8 and transwell assays. miR-588 binding sites in SNHG8 were predicted by LncBase analysis. Luciferase reporter and RNA pull-down assay were used to confirm the interaction of SNHG8 and miR-588. SNHG8 was highly expressed in NC cells. The prognosis of the patients with NC in the high expression levels of SNHG8 was poorer than that in the low expression levels. The expression of SNHG8 was closely related to tumor size, TNM stage, and distal metastasis. Knockdown of SNHG8 inhibited cell proliferation, migration, and invasion of NC. SNHG8 targeted miR-588. Inhibition of miR-588 could partially reverse the knockdown of SNHG8 in NC cells, and miR-588 targeted HMGA2. In conclusion, SNHG8 promotes proliferation, migration, and invasion of NC cells through miR-588/HMGA2 in NC as an oncogene.
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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) | 0,003 | 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 ».