Study of lncRNA NEAT۱ Gene Expression in Ovarian Cancer
محل انتشار: مجله سلول و تحقیقات مولکولی، دوره: 14، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 99
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCMR-14-1_008
تاریخ نمایه سازی: 2 خرداد 1402
چکیده مقاله:
Long non-coding RNAs (lncRNAs) have recently emerged as effective regulatory agents in biological processes as well as in the formation of tumors. LncRNAs are important regulators of cell transformation and cancer progression. LncRNA NEAT۱ is one of the most important lncRNAs, and its deregulation has been reported in a variety of human cancers. Ovarian cancer has an inverse relationship with the number of reported pregnancies and deliveries, while it has a direct relationship with infertility. This study aimed to investigate NEAT۱ expression in ovarian cancer. A total of ۱۴۰ tissue samples, including ۷۰ ovarian tumors and ۷۰ marginal samples, were included in the study. Total RNA was extracted using the RNXplus solution. The quality and quantity of the extracted RNAs were determined using gel electrophoresis and a NanoDrop device. The complementary DNA was synthesized by the reverse transcriptase enzyme, and quantitative reverse transcriptase PCR was used to quantify the expression of NEAT۱. A comparison between the mean expression of NEAT۱ in ovarian tumors and marginal samples showed an increase in NEAT۱ expression in tumor tissue that was not statistically significant (P-value = ۰.۲). ROC curve analysis also showed that NEAT۱ expression level might not be an informative biomarker for ovarian cancer.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Amin Moqadami
Department of Animal Biology, Faculty of Natural Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran
Mohammad Khalaj-Kondori
Department of Animal Biology, Faculty of Natural Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :