Long non-coding RNA TRPM2 antisense RNA as a potential therapeutic target promotes tumorigenesis and metastasis in esophageal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Esophageal cancer (EC) is one type of aggressive gastrointestinal cancers. The treatment of EC is challenging. Effective therapeutic targets require development. Long non-coding RNA TRPM2 antisense RNA (LncRNA TRPM2-AS) is considering a novel biomarker and therapeutic target for various types of cancer. However, the role of lncRNA TRPM2-AS in EC remains unknown. This study aimed to illustrate effects of LncRNA TRPM2-AS on EC growth and metastasis and potential underlying molecular mechanisms. LncRNA TRPM2-AS expression was determined in both EC tissues and cell lines by quantitative real-time polymerase-chain reaction (qRT-PCR). Cell proliferation ability was evaluated by cell counting kit-8 and colony formation assays. Cell apoptosis was analyzed by flow cytometry. Cell migration and invasion were determined using transwell. Epithelial–mesenchymal transition (EMT)-related markers expression were determined using qRT-PCR and Western blotting. Furthermore, potential lncRNA TRPM2-AS targeting miRNAs were predicted by public databases. The expression of five selected miRNAs were validated by qRT-PCR. We found that lncRNA TRPM2-AS expression was increased in EC tissues and cell lines compared with respective control. Silencing lncRNA TRPM2-AS suppressed EC cell proliferation, migration, and invasion while promoted cell apoptosis. Moreover, lncRNA TRPM2-AS knockdown reduced neural cadherin, vimentin, and matrix metallopeptidase 9 gene and protein expressions while increased epithelial cadherin expression. Furthermore, lncRNA TRPM2-AS knockdown promoted microRNA (miR)-1291, miR-6852-5p, and miR-138-5p expressions. Taken together, this study for the first time demonstrates that upregulation of lncRNA TRPM2-AS in EC promotes the growth and metastasis of EC likely through interacting with miR-1291, miR-6852-5p, and miR-138-5p.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,194 | 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 tête enseignante, 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 ».