MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1821845209 · doi:10.1139/bcb-2014-0022

Inhibition of HDAC increases the senescence induced by natural polyphenols in glioma cells

2014· article· en· W1821845209 sur OpenAlexvenueno aff
José Eduardo Vargas, Eduardo Cremonese Filippi‐Chiela, Taís Suhre, Franciele Kipper, Diego Bonatto, Guido Lenz

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSirtuins and Resveratrol in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSenescenceResveratrolSodium butyrateApoptosisCancer cellBiologyPolyphenolReactive oxygen speciesCell cultureCell biologyCancerChemistryCancer researchBiochemistryAntioxidantGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular senescence is an irreversible block of cellular division, and induction of senescence is being considered for treatment of many cancer types, mainly those resistant to classical pro-apoptotic therapies. Resveratrol (Rsv) and quercetin (Quer), two natural polyphenols, are able to induce senescence in different cancer models, including gliomas, the most common and aggressive primary brain tumor. These polyphenols modulate the activity of several proteins involved in cell growth and death in cancer cells, including histone deacetylases (HDAC), but the role of HDAC in senescence induced by Rsv and Quer is unclear. The HDAC inhibitor sodium butyrate (NaB) potentiated the pro-senescent effect of Rsv and Quer in human and rat glioma cell lines but not in normal rat astrocytes. Furthermore, the increment of Quer-induced senescence by NaB was accompanied by an increase of reactive oxygen species levels and an increment of the number of cells with nuclear abnormalities. Altogether, these data support a positive role of HDAC inhibition on the senescence induced by these polyphenols, and therefore co-treatment of HDAC inhibitors and polyphenols emerges as a potential alternative for gliomas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemistry and Cell BiologyMême sujetSirtuins and Resveratrol in MedicineTravaux en français237 207