Overexpression of miR-200s inhibits proliferation and invasion while increasing apoptosis in murine ovarian cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Women diagnosed with ovarian cancer frequently have a poor prognosis as their cancer is often diagnosed at more advanced stages when the cancer has metastasized. At this point surgery cannot remove all the tumor cells and while ovarian cancer cells often initially respond to chemotherapeutic agents like carboplatin and paclitaxel, resistance to these agents frequently occurs. Thus, novel therapies are required for the treatment of advanced stage ovarian cancer. One therapeutic option being explored is the regulation of non-coding RNAs such as microRNAs. An advantage of microRNAs is that they can regulate tens, hundreds and sometimes thousands of mRNAs in cells and thus may be more effective than chemotherapeutic agents or targeted therapies. To investigate the therapeutic potential of miR-200s in ovarian cancer, lentiviral vectors were used to overexpress both miR-200 clusters in two murine ovarian cancer cell lines, ID8 and 28-2. Overexpression of miR-200s reduced the expression of several mesenchymal genes and proteins, significantly inhibited proliferation as assessed by BrdU flow cytometry and significantly reduced invasion through Matrigel coated transwell inserts in both cell lines. Overexpression of miR-200s also increased basal apoptosis approximately 3-fold in both cell lines as determined by annexin V flow cytometry. Pathway analysis of RNA sequencing of control and miR-200 overexpressing ovarian cancer cells revealed that genes regulated by miR-200s were involved in processes like epithelial mesenchymal transition (EMT) and cell migration. Therefore, miR-200s can inhibit proliferation and increase apoptosis while suppressing tumor cell invasion and thus simultaneously target three key cancer pathways.
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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 ».