Effects of Maple (<i>Acer</i>) Plant Part Extracts on Proliferation, Apoptosis and Cell Cycle Arrest of Human Tumorigenic and Non‐tumorigenic Colon Cells
Notice bibliographique
Résumé
Phenolic-enriched extracts of maple sap and syrup, obtained from the sugar and red maple species (Acer saccharum Marsh, A. rubrum L., respectively), are reported to show anticancer effects. Despite traditional medicinal uses of various other parts of these plants by Native Americans, they have not been investigated for anticancer activity. Here leaves, stems/twigs, barks and sapwoods of both maple species were evaluated for antiproliferative effects against human colon tumorigenic (HCT-116, HT-29, Caco-2) and non-tumorigenic (CCD-18Co) cells. Extracts were standardized to total phenolic and ginnalin-A (isolated in our laboratory) levels. Overall, the extracts inhibited the growth of the colon cancer more than normal cells (over two-fold), their activities increased with their ginnalin-A levels, with red > sugar maple extracts. The red maple leaf extract, which contained the highest ginnalin-A content, was the most active extract (IC₅₀ = 35 and 16 µg/mL for extract and ginnalin-A, respectively). The extracts were not cytotoxic nor did they induce apoptosis of the colon cancer cells. However, cell cycle analyses revealed that the antiproliferative effects of the extracts were mediated through cell cycle arrest in the S-phase. The results from the current study suggest that these maple plant part extracts may have potential anticolon cancer effects.
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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 ».