A miR-34a-guided, tRNAiMet-derived, piR_019752-like fragment (tRiMetF31) suppresses migration and angiogenesis of breast cancer cells via targeting PFKFB3
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although we recently demonstrated that miR-34a directly targets tRNA i Met precursors via Argonaute 2 (AGO2)-mediated cleavage, consequently attenuating the proliferation of breast cancer cells, whether tRNA i Met fragments derived from this cleavage influence breast tumor angiogenesis remains unknown. Here, using small-RNA-Seq, we identified a tRNA i Met -derived, piR_019752-like 31-nt fragment tRiMetF31 in breast cancer cells expressing miR-34a. Bioinformatic analysis predicted 6-phosphofructo-2-kinase/fructose-2,6-bisphosphatase 3 (PFKFB3) as a potential target of tRiMrtF31, which was validated by luciferase assay. tRiMetF31 was downregulated, whereas PFKFB3 was overexpressed in cancer cell lines. Overexpression of tRiMetF31 profoundly inhibited the migration and angiogenesis of two breast cancer cell lines while slightly inducing apoptosis. Conversely, knockdown of tRiMetF31 restored PFKFB3-driven angiogenesis. miR-34a was downregulated, whereas tRNA i Met and PFKFB3 were upregulated in breast cancer, and elevated PFKFB3 significantly correlated with metastasis. Our findings demonstrate that tRiMetF31 profoundly suppresses angiogenesis by silencing PFKFB3, presenting a novel target for therapeutic intervention in breast 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».