LINC02544 modulates the RAB/RAS signaling pathway by potential regulation of DENND2A expression level in the breast cancer patients: integrated bioinformatics and experimental analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: One of the most common female malignancies is breast cancer (BC) and is recognized as a second death factor for women population among other cancer-related diseases. Dysregulation of RNA expression levels can lead human status to some different pathological statuses, including breast cancer. In this study, we have investigated the expression level of DENND2A and lncRNA LINC02544 in the BC tissue samples among Iranian population. Also, the clinicopathological and biomarker analysis of these RNAs were investigated. Method: Microarray analysis was performed on GSE61304 in order to find the differentially expressed genes in the BC samples compared to controls. Multiple online and offline software, including R programming language and several relative statistical and visualization packages, demonstrated the differential expression level of genes,relative lncRNAs, and single nucleotide polymorphisms. The Real-time PCR results have demonstrated that the expression level of DENND2A has been reduced in the breast cancer samples compared with controls. In order to investigate the genotype frequency of rs6852 region in the DENND2A gene, high-resolution melt (HRM) method has been used. Results of microarray and Real-time PCR analysis have been shown that the expression of DENND2A and lncRNA LINC02544 have significantly down-regulated in the breast cancer samples. These data suggested that these two RNAs are likely to respond to alter the expression level of each other. Therefore, DENND2A could be an important prognostic biomarker in breast cancer samples among Iranian population. lncRNA LINC02544 could have an activator effect on the DENND2A expression. There is strong evidence that both of these RNAs could perform as tumor suppressors 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».