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Enregistrement W4321210045 · doi:10.1186/s12931-023-02366-w

A literature review of microRNA and gene signaling pathways involved in the apoptosis pathway of lung cancer

2023· review· en· W4321210045 sur OpenAlexaff
Hanie Abolfathi, Mohadeseh Arabi, Mojgan Sheikhpour

Notice bibliographique

RevueRespiratory Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesPasteur Institute of Iran
Mots-clésmicroRNAPTENXIAPKRASSignal transductionBiologyProtein kinase BCancer researchKEGGPI3K/AKT/mTOR pathwayCancerLung cancerBioinformaticsApoptosisGeneMedicineProgrammed cell deathGene expressionGeneticsCaspasePathologyColorectal cancerTranscriptome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lung cancer is one of the leading causes of death in the world and the deadliest of all cancers. Apoptosis is a key pathway in regulating the cell growth rate, proliferation, and occurrence of lung cancer. This process is controlled by many molecules, such as microRNAs and their target genes. Therefore, finding new medical approaches such as exploring diagnostic and prognostic biomarkers involved in apoptosis is needed for this disease. In the present study, we aimed to identify key microRNAs and their target genes that could be used in the prognosis and diagnosis of lung cancer. METHODS: Signaling pathways, genes, and microRNAs involved in the apoptotic pathway were identified by bioinformatics analysis and recent clinical studies. Bioinformatics analysis was performed on databases including NCBI, TargetScan, UALCAN, UCSC, KEGG, miRPathDB, and Enrichr, and clinical studies were extracted from PubMed, web of science, and SCOPUS databases. RESULTS: NF-κB, PI3K/AKT, and MAPK pathways play critical roles in the regulation of apoptosis. MiR-146b, 146a, 21, 23a, 135a, 30a, 202, and 181 were identified as the involved microRNAs in the apoptosis signaling pathway, and IRAK1, TRAF6, Bcl-2, PTEN, Akt, PIK3, KRAS, and MAPK1 were classified as the target genes of the mentioned microRNAs respectively. The essential roles of these signaling pathways and miRNAs/target genes were approved through both databases and clinical studies. Moreover, surviving, living, BRUCE, and XIAP was the main inhibitor of apoptosis which act by regulating the apoptosis-involved genes and miRNAs. CONCLUSION: Identifying the abnormal expression and regulation of miRNAs and signaling pathways in apoptosis of lung cancer can represent a novel class of biomarkers that can facilitate the early diagnosis, personalized treatment, and prediction of drug response for lung cancer patients. Therefore, studying the mechanisms of apoptosis including signaling pathways, miRNAs/target genes, and the inhibitors of apoptosis are advantageous for finding the most practical approach and reducing the pathological demonstrations of lung cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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