Evaluation of Long Stress-Induced Non-coding Transcripts ۵ Polymorphism in Iranian Patients with Bladder Cancer
محل انتشار: مجله تحقیق در پزشکی مولکولی، دوره: 4، شماره: 3
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 64
فایل این مقاله در 5 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_REMJ-4-3_004
تاریخ نمایه سازی: 22 دی 1402
چکیده مقاله:
Background: Bladder cancer (BC) is the most commonly diagnosed genitourinary cancer in Iran, presented in both men and women. BC is a multifactorial trait resulting from the complex interaction between several genes and environmental factors. Long stress-induced non-coding transcript ۵ (LSINCT۵), a member of the long non-coding RNAs, is abundantly expressed in high proliferative cells, as well as the cells vulnerable to cellular stress in response to chemical carcinogens.
This case-control study aimed to determine any association between LSINCT۵ rs۲۹۶۲۵۸۶ polymorphism and bladder cancer.
Materials and Methods: A group of ۱۵۰ patients with BC were compared with ۱۴۳ subjects as a control group. Genotyping of the rs۲۹۶۲۵۸۶ polymorphism was done using tetra- primer amplification refractory mutation system-polymerase chain reaction (T-ARMS PCR) method.
Results: Genotype and allele distribution were not significantly different between the case and control groups. Smoking was found to be the confounding risk factor for bladder cancer.
Conclusion: Considering the result of our analyses, it seems that LSINCT۵ could not affect individual susceptibility to BC among Iranian patients, however, it can be considered as a disease predictor among smokers.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahla Nazari
Department of Biology, Islamic Azad University, Arsanjan Branch, Arsanjan, Iran
Mahboobeh Nasiri
Department of Biology, Islamic Azad University, Arsanjan Branch, Arsanjan, Iran
Abbas Ghaderi
Shiraz Institute for Cancer Research, Shiraz University of Medical Sciences, Shiraz, 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 :