Free radicals act as effectors in the growth inhibition and apoptosis of iron-treated Burkitt's lymphoma cells
Notice bibliographique
Résumé
The addition of ferric citrate to Burkitt's lymphoma (BL) cell lines inhibits growth, leads to the accumulation of cells in the phase G(2)/M of the cell cycle and to the modulation of translocated c-myc expression. The increase in the labile iron pool (LIP) of iron-treated BL cells leads to cytotoxicity. Indeed, intracellular free iron catalyzes the formation of highly reactive compounds such as hydroxyl radicals and nitric oxide (NO) that damages macromolecular components of cells, eventually resulting in apoptosis. In this report, we have investigated the possible involvement of free radicals in the response of Ramos cells to iron. When added to Ramos cells, iron increased the intracellular levels of peroxide/peroxynitrite and NO. Moreover, the addition of free radicals scavengers (TROLOX and Carboxy-PTIO) neutralized the effects of iron on Ramos cells while addition of an NO donor or hydrogen peroxide (H2O2) to cells generated effects which partially mimicked those induced by iron addition. Collectively, our results suggest the involvement of free radicals as effectors in the iron specific growth inhibition of BL cells observed in vitro.
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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 ».