PRR11 and SKA2 gene pair is overexpressed and regulated by p53 in breast cancer

Youquan Bu

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: Youquan Bu

저널정보: 대한생화학·분자생물학회 BMB Reports BMB Reports 제52권 제2호

발행연도: 2019.1

수록면: 157 - 162 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Our previous study found that two novel cancer-related genes, PRR11 and SKA2, constituted a classic gene pair that was regulated by p53 and NF-Y in lung cancer. However, their role and regulatory mechanism in breast cancer remain elusive. In this study, we found that the expression levels of PRR11 and SKA2 were upregulated and have a negative prognotic value in breast cancer. Loss-of-function experiments showed that RNAi-mediated knockdown of PRR11 and/or SKA2 inhibited proliferation, migration, and invasion of breast cancer cells. Mechanistic experiments revealed that knockdown of PRR11 and/or SKA2 caused dysregulation of several downstream genes, including CDK6, TPM3, and USP12, etc. Luciferase reporter assays demonstrated that wild type p53 significantly repressed the PRR11-SKA2 bidirectional promoter activity, but not NF-Y. Interestingly, NF-Y was only essential for and correlated with the expression of PRR11, but not SKA2. Consistently, adriamycin-induced (ADR) activation of endogenous p53 also caused significant repression of the PRR11 and SKA2 gene pair expression. Notably, breast cancer patients with lower expression levels of either PRR11 or SKA2, along with wild type p53, exhibited better disease-free survival compared to others with p53 mutations and/or higher expression levels of either PRR11 or SKA2. Collectively, our study indicates that the PRR11 and SKA2 transcription unit might be an oncogenic contributor and might serve as a novel diagnostic and therapeutic target in breast cancer.

참고문헌 (28)

참고문헌 신청

Siegel RL / 2018 / Cancer statistics, 2018 : Cancer Statistics, 2018 / CA Cancer J Clin 68:7~30

Chen W / 2016 / Cancer statistics in China, 2015 : Cancer Statistics in China, 2015 / CA Cancer J Clin 66:115~132

Trinklein ND / 2003 / An Abundance of Bidirectional Promoters in the Human Genome / Genome Res 14:62~66

Ji Y / 2013 / PRR11 is a novel gene implicated in cell cycle progression and lung cancer / Int J Biochem Cell Biol 45:645~656

Song Z / 2015 / PRR11 Is a Prognostic Marker and Potential Oncogene in Patients with Gastric Cancer / PLoS One 10:e0128943

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

Youquan Bu

소속기관 대한생화학·분자생물학회

주요연구분야 자연과학 > 화학

논문수 3 이용수 3

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (28)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)