Suppression of Tumor Growth by Pleurotus ferulae Ethanol Extract through Induction of Cell Apoptosis, and Inhibition of Cell Proliferation and Migration
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is the second leading cause of death worldwide. Edible medicinal mushrooms have been used in traditional medicine as regimes for cancer patients. Recently anti-cancer bioactive components from some mushrooms have been isolated and their anti-cancer effects have been tested. Pleurotus ferulae, a typical edible medicinal mushroom in Xinjiang China, has also been used to treat cancer patients in folk medicine. However, little studies have been reported on the anti-cancer components of Pleurotus ferulae. This study aims to extract bioactive components from Pleurotus ferulae and to investigate the anti-cancer effects of the extracts. We used ethanol to extract anti-cancer bioactive components enriched with terpenoids from Pleurotus ferulae. We tested the anti-tumour effects of ethanol extracts on the melanoma cell line B16F10, the human gastric cancer cell line BGC 823 and the immortalized human gastric epithelial mucosa cell line GES-1 in vitro and a murine melanoma model in vivo. Cell toxicity and cell proliferation were measured by MTT assays. Cell cycle progression, apoptosis, caspase 3 activity, mitochondrial membrane potential (MMP), migration and gene expression were studied in vitro. PFEC suppressed tumor cell growth, inhibited cell proliferation, arrested cells at G0/G1 phases and was not toxic to non-cancer cells. PFEC also induced cell apoptosis and necrosis, increased caspase 3 activity, reduced the MMP, prevented cell invasion and changed the expression of genes associated with apoptosis and the cell cycle. PFEC delayed tumor formation and reduced tumor growth in vivo. In conclusion, ethanol extracted components from Pleurotus ferulae exert anti-cancer effects through direct suppression of tumor cell growth and invasion, demonstrating its therapeutic potential in cancer treatment.
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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 ».