Low expression of PRTN3 regulates the progression of gastric cancer by inhibition of cell cycle and promotion of apoptosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Proteinase 3 (PRTN3) has been linked to the progression of different cancer types. In this study, the expression and cell biological function of PRTN3 were investigated in gastric cancer (GC) to assess its role in GC progression. Methods: The PRTN3 levels in 20 pairs of GC tissues were detected via quantitative real-time reverse transcription polymerase chain reaction (qRT-PCR) and Western blotting, while immunohistochemical staining was used to assess the PRTN3 levels in 47 GC tissue samples. The effects of stable lentivirus-mediated PRTN3 knockdown on GC cell proliferative, cell cycle, and apoptotic activity were evaluated using Cell Counting Kit-8 (CCK-8) and colony formation assays, nude mouse models, and flow cytometry. Results: Elevated levels of PRTN3 messenger RNA (mRNA) and protein were noted in GC tissues, mostly in the cytosol. High PRTN3 levels were positively correlated with GC tumor N staging. In vitro knockdown of PRTN3 suppressed cell cycle progression, promoted apoptotic induction, and decreased the concentrations of cell cycle-associated proteins (cyclin D1, CDK4, and CDK6) and apoptosis-related Bcl-2 while inducing the upregulation of Bax. Downregulation of PRTN3 inhibited GC cell growth both in vitro and in mouse models. Conclusions: Our study found that high expression of PRTN3 is associated with GC tumor N staging. And PRTN3 silencing could regulate GC progression by inhibiting the cell cycle and promoting apoptosis in GC cells, which could be a potential target for GC diagnosis and treatment.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».