SLC1A3 knockdown in inhibiting the proliferation, apoptosis resistance, and migration of ovarian cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».