LncRNAs as nodes for the cross-talk between autophagy and Wnt signaling in pancreatic cancer drug resistance
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is a malignancy with high mortality. In addition to the few symptoms until the disease reaches an advanced stage, the high fatality rate is attributed to its rapid development, drug resistance and lack of appropriate treatment. In the selection and research of therapeutic drugs, gemcitabine is the first-line drug for pancreatic cancer. Solving the problem of gemcitabine resistance in pancreatic cancer will contribute to the progress of pancreatic cancer treatment. Long non coding RNAs (lncRNAs), which are RNA transcripts longer than 200 nucleotides, play vital roles in cellular physiological metabolic activities. Currently, our group and others have found that some lncRNAs are aberrantly expressed in pancreatic cancer cells, which can regulate the process of cancer through autophagy and Wnt/β-catenin pathways simultaneously and affect the sensitivity of cancer cells to therapeutic drugs. This review presents an overview of the recent evidence concerning the node of lncRNA for the cross-talk between autophagy and Wnt/β-catenin signaling in pancreatic cancer, together with the practicability of lncRNAs and the core regulatory factors as targets in therapeutic resistance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».