Screening and identification of miRNAs negatively regulating FAM83A/Wnt/β-catenin signaling pathway in non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of non-small cell lung cancer (NSCLC) accounts for 85% of all lung cancers, with the Wnt/β-catenin signaling pathway exhibiting robust activation in this particular subtype. The expression of FAM83A (family with sequence similarity 83, member A) has been found to be significantly upregulated in lung cancer, leading to the stabilization of β-catenin and activation of the Wnt signaling pathway. In this study, we conducted a screening of down-regulated miRNAs in lung cancer with FAM83A as the target. Ultimately, we identified miR-1 as a negative regulator of FAM83A and confirmed that FAM83A is a direct target gene of miR-1 through dual luciferase reporter assays. The overexpression of miR-1 significantly attenuated the expression level of FAM83A and suppressed the Wnt signaling pathway, leading to a reduction in the expression levels of downstream target genes AXIN2, CyclinD1, and C-MYC. Additionally, it decreased the nuclear translocation of β-catenin. In addition, overexpression of miR-1 accelerated the degradation of β-catenin by inhibiting FAM83A, promoted the assembly of β-catenin degradation complex, and inhibited the proliferation, migration and invasion of NSCLC cells. In summary, miR-1 may be a potential candidate miRNA for the treatment of NSCLC.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».