Transcriptional and posttranscriptional inhibition of HMGCR and PC biosynthesis by geraniol in 2 Hep-G2 cell proliferation linked pathways
Notice bibliographique
Résumé
Geraniol, present in the essential oils of many aromatic plants, has in vitro and in vivo antitumor activity against several cell lines. We investigated the effects of geraniol on lipid metabolic pathways involved in Hep-G2 cell proliferation and found that geraniol inhibits the mevalonate pathway, phosphatidylcholine biosynthesis, cell growth, and cell cycle progression (with an arrest occurring at the G0/G1 interphase) and increases apoptosis. The expression of 3-hydroxy-3-methylglutaryl coenzyme A reductase (HMGCR), the rate-limiting step in cholesterol synthesis, was inhibited at the transcriptional and posttranscriptional levels, as assessed by real-time RT-PCR, Western blots, and [(14)C]HMG-CoA-conversion radioactivity assays. That geraniol decreased cholesterogenesis but increased the incorporation of [(14)C]acetate into other nonsaponifiable metabolites indicated the existence of a second control point between squalene and cholesterol involved in redirecting the flow of cholesterol-derived carbon toward other metabolites of the mevalonate pathway. That exogenous mevalonate failed to restore growth in geraniol-inhibited cells suggests that, in addition to the inhibition of HMGCR, other dose-dependent actions exist through which geraniol can impact the mevalonate pathway and consequently inhibit cell proliferation. These results suggest that geraniol, a nontoxic compound found in many fruits and herbs, exhibits notable potential as a natural agent for combatting cancer and (or) cardiovascular diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».