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Enregistrement W4404866241 · doi:10.21037/tcr-24-1909

SLC1A3 knockdown in inhibiting the proliferation, apoptosis resistance, and migration of ovarian cancer cells

2024· article· en· W4404866241 sur OpenAlexaff
Wu Zhou, Yanqiang Xiong, Liangping Zhao, Gabriel Levin, Felipe Batalini, Zhihui Liu, Yanan Ma

Notice bibliographique

RevueTranslational Cancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMechanisms of cancer metastasis
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hubei ProvinceMassachusetts Department of Agricultural Resources
Mots-clésGene knockdownApoptosisCancer researchOvarian cancerResistance (ecology)Cell biologyCancerInternal medicineChemistryMedicineBiologyBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ovarian cancer accounts for 3% of all malignancies in women and kills about 140,000 women worldwide each year, representing the fifth leading cause of cancer-related death in women. At diagnosis, 70% of patients with ovarian cancer are already at stage III or IV disease, with a 5-year survival rate of less than 45%. Studies have found that solute carrier family 1 member 3 (SLC1A3) is highly expressed in various cancers and is associated with the poor prognosis of these cancers. However, the role of SLC1A3 in ovarian cancer remains unknown. The purpose of this study was to investigate the role of the SLC1A3 gene in the proliferation, apoptosis, migration, and outcomes of ovarian cancer. Methods: The expression level of SLC1A3 was measured via quantitative real-time reverse transcription polymerase chain reaction (qRT-PCR). Knockdown experiments were performed with small interfering RNA targeting SLC1A3 in ovarian cancer cells. After the knockdown of SLC1A3, proliferation was evaluated with Cell Counting Kit 8 (CCK8) assay, apoptosis was measured by flow cytometry, and migration was evaluated via wound-healing assay. Kaplan-Meier method was used to analyze the effect of SLC1A3 expression on the prognosis of patients with ovarian cancer. Results: High expression of SLC1A3 was associated with poor prognosis in ovarian cancer patients, and the expression of SLC1A3 in ovarian cancer cells was higher than that in ovarian epithelial cells. In vitro experiments demonstrated that knockdown of SLC1A3 restrained the proliferation activity of ovarian cancer cells, enhanced cell apoptosis, and inhibited cell migration. Conclusions: High expression of SLC1A3 is linked to poor prognosis in ovarian cancer patients. SLC1A3 activity impedes apoptosis while enhancing the proliferation and migration of ovarian cancer cells, suggesting its potential as a therapeutic target for drug development.

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)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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