m<sup>6</sup>A RNA demethylase FTO promotes the growth, migration and invasion of pancreatic cancer cells through inhibiting TFPI-2
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer (PC) is one of the most fatal cancers with a very poor prognosis. Here, we found that N6-methyladenosine (m6A) RNA demethylase fat mass and obesity-related protein (FTO) promote the growth, migration and invasion of PC. FTO expression level is increased in human PC and is associated with poor prognosis of PC patients. Knockdown of FTO increases m6A methylation of TFPI-2 mRNA in PC cells, thereby increasing mRNA stability via the m6A reader YTHDF1, resulting in up-regulation of TFPI-2 expression, and inhibits PC proliferation, colony formation, sphere formation, migration and invasion in vitro, as well as tumour growth in vivo. Rescue assay further confirms that FTO facilitates cancer progression by reducing the expression of TFPI-2. Mechanistically, FTO promotes the progression of PC at least partially through reducing m6A/YTHDF1 mediated TFPI-2 mRNA stability. Our findings reveal that FTO, as an m6A demethylase, plays a critical role in promoting PC growth, migration and invasion, suggesting that FTO may be a potential therapeutic target for treating PC.
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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 | 0,000 |
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 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 ».