MiR-4270 acts as a tumor suppressor by directly targeting Bcl-xL in human osteosarcoma cells
Notice bibliographique
Résumé
Chondrosarcomas and osteosarcomas are malignant bone tumors with a poor prognosis when unresectable or metastasized. Moreover, radiotherapy and chemotherapy could be ineffective. MiRNAs represent an alternative therapeutic approach. Based on high-throughput functional screening, we identified four miRNAs with a potential antiproliferative effect on SW1353 chondrosarcoma cells. Individual functional validations were then performed in SW1353 cells, as well as in three osteosarcoma cell lines. The antiproliferative and cytotoxic effects of miRNAs were evaluated in comparison with a positive control, miR-342-5p. The cytotoxic effect of four selected miRNAs was not confirmed on SW1353 cells, but we unambiguously revealed that miR-4270 had a potent cytotoxic effect on HOS and MG-63 osteosarcoma cell lines, but not on SaOS-2 cell line. Furthermore, like miR-342-5p, miR-4270 induced apoptosis in these two cell lines. In addition, we provided the first report of Bcl-xL as a direct target of miR-4270. MiR-4270 also decreased the expression of the anti-apoptotic protein Mcl-1, and increased the expression of the pro-apoptotic protein Bak. Our findings demonstrated that miR-4270 has tumor suppressive activity in osteosarcoma cells, particularly through Bcl-xL downregulation.
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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) | 0,001 | 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 ».