Antitumor Activity of Aralia racemosa
Notice bibliographique
Résumé
The southern Appalachians are home to an extraordinary variety of plant species, many of which have been used medicinally by local populations. The vast majority of these species have not been studied for their antitumor activity, constituting a significant bioexploration opportunity. We have recently begun a targeted screening program for identifying plants indigenous to Western North Carolina with potential antitumor activity. Initial screening against the MCF-7 breast tumor cell line identified an extract of Aralia racemosa (aerial parts) as having cytotoxic activity. Combined CH 2 Cl 2 extractions of the acidified crude organic extract showed dose-dependent toxicity towards MCF-7 cells, with IC 50 around 100 µg/mL. Bioassay-guided fractionation by reverse phase C 18 open column chromatography, followed by reverse phase C 18 HPLC, afforded the major cytotoxic component, a twenty-carbon terpenoid, along with an inactive twenty-carbon compound. The major cytotoxic compound gives 73% inhibition growth of MCF-7 cells at 100 µg/mL. The structure has been characterized by NMR spectroscopy and ESI-MS, and these results will be presented. Acknowledgements: We thank the Western Carolina University SURF Program for summer support for T.J.W. We thank Wake Forest University Health Sciences Virus and Vector Core Laboratory for assay work.
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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) | 0,002 | 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 ».