Inhibiting the m<sup>6</sup>A Reader IGF2BP3 Suppresses Ovarian Cancer Cell Growth via Regulating PLAGL2 mRNA Stabilization
Notice bibliographique
Résumé
Background: The oncogene IGF2 mRNA binding protein 3 (IGF2BP3) could function as an m 6 A reader in stabilizing many tumor-associated genes’ mRNAs. However, the relevant oncogenic mechanism by which IGF2BP3 promotes ovarian cancer growth is largely unknown. Methods: The IGF2BP3 expression in ovarian cancer was identified by retrieving the datasets from The Cancer Genome Atlas (TCGA). GEO datasets evaluated the relevant signaling pathways in IGF2BP3 knockdown in ovarian cancer cells. IGF2BP3 positive correlation gene in TCGA was calculated. MTS proliferation assay was identified in IGF2BP3 knockdown and rescued by PLAG1 like zinc finger 2 (PLAGL2) overexpression in ES-2 and SKOV3 cells. Bioinformatic analysis and RIP-qPCR were predicted and identified the IGF2BP3 binding site and PLAGL2 mRNA stability. The animal experiment identified IGF2BP3 proliferation inhibition. Results: IGF2BP3 was upregulated in ovarian cancer tissue and cells. The depletion of IGF2BP3 in ovarian cancer cells leads to an enhancement of the pathway involved in cellular proliferation and mRNA stability. IGF2BP3 positive correlation suppressed pro-proliferation gene PLAGL2. IGF2BP3 knockdown suppressed ovarian cancer cell proliferation and was rescued by PLAGL2 overexpression. Luciferase reporter assay confirmed that IGF2BP3 could bind to 3'-UTR of PLAGL2 to maintain the mRNA stability. Further, in in vivo experiments, IGF2BP3 knockdown suppressed ovarian cancer cell proliferation via inhibiting PLAGL2 expression. Conclusion: All of these indicate that PLAGL2 mediates the main function of IGF2BP3 knockdown on ovarian cancer proliferation inhibition through mRNA stability regulation. World J Oncol. 2024;15(1):100-113 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1747
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».