Computational modeling and biological evaluation of methylated (-)-EGCG analogs
Notice bibliographique
Résumé
Proc Amer Assoc Cancer Res, Volume 47, 2006 4897 The anti-cancer and cancer-preventive effects of green tea and its main constituent (-)-epigallocatechin-3-gallate [(-)-EGCG] are well documented by a variety of studies, including epidemiological, cell culture, animal, and clinical. While (-)-EGCG remains the most potent polyphenol in green tea, it is particularly unstable under neutral or alkaline conditions ( i.e . physiologic pH) and may be modified by methylation, glucuronidation and sulfonation. In order to understand the significance of methylation on cancer-preventative effects of tea polyphenols, we synthesized several (-)-EGCG and (-)-ECG analogs with various number of methyl groups (mono-, di-, and tri-) attached to the B- and/or D-rings. Additionally, we synthesized putative prodrugs that contain protective peracetate groups (removable by cellular cytosolic esterases) in place of the remaining hydroxyl groups. The structure-activity relationships (SARs) were studied by both in silico computational modeling of the methylated (-)-EGCG analogs to the proteasome active site and their in vitro inhibitory potencies against a purified 20S proteasome. While the number of methyl groups was increased, a gradual decrease was observed in the probability of methylated (-)-EGCG analogs to bind in silico to the active site of the proteasome. Consistently, as the number of methyl groups increased on the (-)-EGCG molecule, the in vitro proteasome-inhibitory potencies were also decreased. When human leukemic Jurkat T cells were tested, the pro-drug of the mono-methylated (-)-EGCG analog caused greater proteasome inhibition and apoptosis than the pro-drug of the tri-methylated (-)-EGCG analog. Our data suggest that methylation of (-)-EGCG lessens its proteasome-inhibitory ability that might lead to decreased cancer preventative effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».