METTL3-mediated m<sup>6</sup>A modification of lnc KCNQ1OT1 promotes doxorubicin resistance in breast cancer by regulating miR-103a-3p/MDR1 axis
Notice bibliographique
Résumé
Doxorubicin (DOX) resistance in breast cancer (BC) poses a huge challenge for the therapeutic effect on BC. Lnc KCNQ1OT1 play crucial roles in chemotherapy resistance. However, the role and mechanism of lnc KCNQ1OT1 in DOX resistance BC have not been investigated, which merits further exploration. Based on MCF‐7 and MDA-MB-231 cells, MCF‐7/DOX and MDA-MB-231/DOX cells were established using gradient concentrations of DOX. IC50 values and cell viability were determined using MTT. Cell proliferation was investigated by colony formation. Flow cytometry was performed to examine cell apoptosis and cell cycle. Gene expression was examined using qRT-PCR and western blot. The interactions among METTL3, lnc KCNQ1OT1, miR-103a-3p, and MDR1 were validated with MeRIP-qPCR, RIP, and dual-luciferase reporter gene assays. The results showed that Lnc KCNQ1OT1 was highly expressed in DOX-resistant BC cells, and lnc KCNQ1OT1 depletion could enhance DOX sensitivity in BC cells and DOX-resistant BC cells. Besides, lnc KCNQ1OT1 was modulated by MELLT3 in the manner of m6A modification. MiR-103a-3p could interact with lnc KCNQ1OT1 and MDR1. Overexpression of MDR1 abolished the impacts of lnc KCNQ1OT1 depletion on DOX resistance in BC. In conclusion, our results unveiled that in BC cells and DOX-resistant BC cells, lnc KCNQ1OT1 could be mediated by METTL3 through m6A modification to elevate and stabilize its expression, further inhibiting miR-103a-3p/MDR1 axis to promote DOX resistance, which might provide novel thought to overcome DOX resistance in BC.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».