MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404761659 · doi:10.3390/genes15121524

Identification of Antisense RNA NRAS-AS and Its Preliminary Exploration of the Anticancer Regulatory Mechanism

2024· article· en· W4404761659 sur OpenAlexaff
Liping Wang, Xuming Hu, Chenyue Tao, Hengmi Cui

Notice bibliographique

RevueGenes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNeuroblastoma RAS viral oncogene homologCancer researchApoptosisBiologyCell cycleCell growthGene expressionGeneMolecular biologyMutationGeneticsKRAS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore the influence of NRAS-AS on the proliferation, apoptosis, cell cycle, migration, and invasion ability of HCC cells, as well as its underlying mechanisms. METHODS: A double-stranded cDNA library for liver cancer cells was constructed, and identified NRAS-AS through High-throughput sequencing, bioinformatics, chain-specific fluorescent quantitative PCR, and RACE. NRAS-AS's effects on HepG2 and SMMC-7721 cells and gene expression were evaluated. Additionally, the study analyzed the influence of NRAS-AS overexpression on tumor formation in nude mice. Immunohistochemistry and Western blotting were used to detect NRAS protein levels in clinical samples. RT-qPCR examined NRAS-AS and NRAS gene expression in HCC and adjacent tissues. RESULTS: NRAS-AS overexpression suppresses HCC cell proliferation and invasion, induces cell cycle alterations in HepG2 and SMMC-7721 cells, and enhances apoptosis. NRAS-AS interference promoted liver cancer invasion, inhibited apoptosis, and influences the cell cycle. Nude mice overexpressing NRAS-AS showed smaller tumors. NRAS-AS expression in liver cancer patients correlated with clinical factors. RT-qPCR revealed an inverse correlation between NRAS-AS and NRAS gene expression in liver cancer and adjacent tissues. IHC analysis revealed reduced NRAS protein expression in HepG2 and SMMC-7721 cells following NRAS-AS overexpression. The impact of AZA treatment on antisense NRAS-AS and sense NRAS gene expression in liver cancer cells was observed, and antisense. CONCLUSION: Reduced NRAS-AS expression is frequently observed in HCC and is inversely related to NRAS gene expression, suggesting a role in HCC pathogenesis through NRAS regulation. Targeting antisense RNA NRAS-AS could hold promise as a therapeutic target and diagnostic biomarker for HCC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenesMême sujetCancer-related gene regulationTravaux en français237 207