MiR-130b-3p Suppress the Migration, Proliferation and Chemosensitization of Hepatocellular Carcinoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most commonly diagnosed cancers globally, yet its pathogenesis remains incompletely understood. Among the various mechanisms contributing to HCC development, small RNAs, such as microRNAs (miRNAs), play a significant role. miRNAs are non-coding RNAs, typically 20-30 nucleotides long, that regulate gene transcription by binding to RNAs, affecting downstream signaling pathways. One such miRNA, hsa-miR-130b-3p, has been associated with cancer development, including HCC, although the full extent of its involvement remains unclear. This study aimed to explore the link between hsa-miR-130b-3p and HCC using bioinformatics analyses and in vitro assays. Publicly available databases were utilized for expression profiling, mRNA and lncRNA target prediction, pathway enrichment, and methylation analysis. In vitro experiments were conducted using a hsa-miR-130b-3p inhibitor in HepG2 cells to assess its effects on proliferation, migration, and oxaliplatin sensitivity. Our findings show that hsa-miR-130b-3p is upregulated in multiple cancers, including HCC, targeting cancer-related genes and interacting with various lncRNAs. Inhibition of hsa-miR-130b-3p reduced cancer cell proliferation and migration, while enhancing drug sensitivity to oxaliplatin. These results suggest that hsa-miR-130b-3p may play a role in HCC pathogenesis, but further studies are required to fully understand its mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».