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Updated: Jul 6, 2025

08:50
Predictive Immune Modeling of Solid Tumors
Published on: February 25, 2020
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通过识别与亡相关的 lncRNAs 来预测瘤的预后和免疫状态
Zhen Wang1, Anfang He1, Zhengyu Lu1
1Department of Pathology, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510080, Guangdong, China.
Aging
|January 9, 2024
概括
这项研究开发了一个预后风险模型,使用与亡相关的lncRNAs (NRlncRNAs) 用于肉瘤患者. 该模型有助于评估瘤预后和免疫状态,NRlncRNA SNHG6显示出重要的调节作用.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 分子生物学分子生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 瘤是异质的恶性瘤,与亡有关.
- 尸亡在瘤瘤发生和进展中发挥着作用.
研究的目的:
- 评估与死相关的 lncRNAs (NRlncRNAs) 在肉瘤中的预后价值.
- 开发一个风险模型来评估肉瘤预后和免疫状态.
主要方法:
- 使用基因共同表达网络选NRlncRNAs.
- 开发并验证了对瘤的预后风险模型.
- 通过各种测试,研究了NRlncRNA SNHG6在骨髓瘤细胞中的功能.
主要成果:
- 基于5个NRlncRNAs的预后风险模型被开发出来,其中SNHG6是最重要的.
- 风险组之间观察到预后,临床特征和免疫状况的显著差异.
- 通过SNHG6的淘汰,抑制了骨髓瘤细胞的增殖,迁移和侵入,调节了AXL和AKT信号传递.
结论:
- 该NRlncRNA风险模型为肉瘤诊断,治疗和预后提供了一个新的参考.
- NRlncRNA SNHG6调节了AXL和AKT信号,影响骨髓瘤细胞的行为.
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