Function of noncoding RNA in regulating cancer cell plasticity
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances have brought non-coding RNAs (ncRNAs) into the spotlight, revealing their critical regulatory roles in cancer cell plasticity. ncRNAs, such as microRNAs (miRNAs), transfer RNAs (tRNAs), long non-coding RNAs (lncRNAs) and circular RNAs (circRNAs), are now recognized as key players in cellular processes such as chromatin remodeling, mRNA stability, and translation. This review delves into the diverse functions of ncRNAs in stem cells and cancer stem cells (CSCs) biology, emphasizing their impact on maintaining and modulating cellular states. We explore the mechanisms by which ncRNAs influence stem cell self-renewal and differentiation, including their roles in establishing pluripotency and directing differentiation. In the context of cancer, ncRNAs are pivotal in driving processes like epithelial-mesenchymal transition (EMT), which underlies metastasis and therapy resistance. By regulating gene expression and epigenetic landscapes, ncRNAs sustain the dynamic nature of CSCs, facilitating tumor growth and heterogeneity. The review also highlights the potential clinical applications of ncRNAs as biomarkers and therapeutic targets. Advances in ncRNA detection and manipulation have opened new avenues for developing diagnostic tools and innovative treatments. Liquid biopsies, which utilize ncRNAs from biological fluids, provide a minimally invasive approach to monitor tumor dynamics and progression. Uncovering the intricate networks regulated by ncRNAs makes it evident that these molecules play central roles in understanding cancer cell plasticity. Insights into their functions offer promising strategies for targeted cancer therapies, aiming to disrupt the adaptability of cancer cells and improve treatment outcomes.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».