Long non‐coding RNAs MALAT1 and NEAT1 in non‐syndromic orofacial clefts

马拉特1 竞争性内源性RNA 生物 长非编码RNA 免疫组织化学 小RNA 计算生物学 微阵列 实时聚合酶链反应 生物信息学 微阵列分析技术 核糖核酸 基因 基因表达 遗传学 免疫学
作者
Errui Wang,Yumeng Guo,Shuting Gao,Ying Zhou,Bin Liu,Waruna Lakmal Dissanayaka,Yayuan Zheng,Qiaozhen Zhou,Junkai Zhai,Zhengkun Gao,Baoping Zhang,Ruimin Liu,Kailiang Zhang
出处
期刊:Oral Diseases [Wiley]
卷期号:29 (4): 1668-1679 被引量:8
标识
DOI:10.1111/odi.14177
摘要

Abstract Long non‐coding RNAs (lncRNAs) are thought to play important roles in non‐syndromic orofacial clefts (NSOFC). Clinical diagnosis was categorized as either non‐syndromic cleft lip with or without cleft palate (NSCL/P), or non‐syndromic cleft palate only (NSCPO). Tissues excised from the trimmed wound edge were reserved as experimental samples; adjacent normal control was used as a positive control, and tissue from healthy individuals was used as a blank control. Target lncRNAs in the collected tissues were identified using microarrays and quantitative reverse transcription PCR (RT‐qPCR). Immunohistochemical (IHC) staining and RT‐qPCR were used to verify the target mRNAs. Pathway, gene ontology (GO) enrichment, and TargetScan predictions were employed to construct competing endogenous RNA networks (ceRNA networks) and explore their potential functions. RNA‐Seq revealed 24 upregulated and 43 downregulated lncRNAs; MALAT1 and NEAT1 were screened and validated using RT‐qPCR. Common NSOFC risk factors were positively correlated with MALAT1 and NEAT1 expression. Bioinformatics predicted four ceRNA networks; GO enrichment focused on their potential functions. RT‐qPCR and IHC data were consistent with respect to expression levels of proteins and the mRNAs that encode them. As MALAT1 and NEAT1 are associated with the severity of NSOFC, they represent potential therapeutic targets and prognostic biomarkers.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
轻松书白完成签到,获得积分10
1秒前
哇哈哈哈发布了新的文献求助10
2秒前
韩祖完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
怡然向南完成签到,获得积分10
2秒前
5秒前
6秒前
popo就是康安叽完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
今后应助123采纳,获得10
7秒前
Lyy完成签到,获得积分20
8秒前
小马甲应助真实的紫安采纳,获得10
10秒前
10秒前
12秒前
科研通AI6.4应助黎樱采纳,获得10
12秒前
我家电脑完成签到,获得积分10
12秒前
取什么名字好呢完成签到,获得积分10
13秒前
潇洒问雁完成签到 ,获得积分10
13秒前
meu发布了新的文献求助10
13秒前
大方的若枫完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
Orange应助愉快的老五采纳,获得10
15秒前
英俊的铭应助哇哈哈哈采纳,获得10
15秒前
xiaolin完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
缓慢的夕阳完成签到,获得积分10
15秒前
sheepskin发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
16秒前
T_KYG完成签到,获得积分10
16秒前
yyl完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
17秒前
19秒前
奋斗信封完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
czd发布了新的文献求助10
21秒前
manniu完成签到,获得积分10
23秒前
123发布了新的文献求助10
23秒前
戴维完成签到,获得积分10
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
基于锂离子电池正极材料回收的绿色溶剂开发及工程化应用研究 500
Auslegungsgeschichte 500
Transdermal drug delivery systems market size report 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7642377
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9215362
关于积分的说明 19768509
捐赠科研通 7207626
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3276352
关于科研通互助平台的介绍 2438109
邀请新用户注册赠送积分活动 2274096