LMAN2 interacts with HEATR3 to expedite HER2-positive breast cancer advancement and inflammation and Akt/ERK/NF-κB signaling
Notice bibliographique
Résumé
The paper aimed to reveal the impacts and the possible mechanism of action of lectin mannose-binding 2 protein (LMAN2) in HER2-positive breast cancer (BC). The expression, prognostic potential of LMAN2, and the correlation between LMAN2 and HEAT repeat containing 3 (HEATR3) in BC were analyzed in TCGA database. Intact, Mentha, and BioGrid databases predicted LMAN2-HEATR3 interactions. Reverse transcription-quantitative PCR and Western blot examined LMAN2 expression. Cell Counting Kit-8, 5-ethynyl-2'-deoxyuridine staining, wound healing, and transwell assays, respectively, detected the aggressive cellular biological behaviors including proliferation, migration, and invasion. Western blot analyzed the expression of matrix metalloproteinases, HEATR3, and protein kinase B (Akt)/extracellular signal-regulated kinase (ERK)/nuclear factor-kappaB (NF-κB) signaling-related proteins. Co-immunoprecipitation assay was used to prove the relationship of LMAN2 with HEATR3. Enzyme-linked immunosorbent assay detected inflammatory cytokine levels. LMAN2 was overexpressed in HER2-positive BC tissues and cells and indicated unfavorable prognosis of BC patients. LMAN2 knockdown suppressed HER2-positive BC cell proliferation, migration, and invasion. LMAN2 interacted with and had a positive correlation with HEATR3. HEATR3 up-regulation reversed the repressive role of LMAN2 interference in the progression of HER2-positive BC, Akt/ERK/NF-κB signaling, and inflammatory response. Altogether, LMAN2 silencing might exert anti-tumor and anti-inflammatory properties and inactivate Akt/ERK/NF-κB signaling in HER2-positive BC via binding to HEATR3.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».