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Enregistrement W2000358520 · doi:10.1139/o05-063

Blueberry flavonoids inhibit matrix metalloproteinase activity in DU145 human prostate cancer cells

2005· article· en· W2000358520 sur OpenAlexaffvenue
Michael D Matchett, Shawna L. MacKinnon, Marva I. Sweeney, Katherine Gottschall‐Pass, Robert A. R. Hurta

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDU145Matrix metalloproteinaseProstate cancerCancerMatrix metalloproteinase 9MetalloproteinaseProstateChemistryCancer researchMatrix metalloproteinase inhibitorBiologyTraditional medicineMedicineBiochemistryInternal medicineLNCaP

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulation of the matrix metalloproteinases (MMPs), the major mediators of extracellular matrix (ECM) degradation, is crucial to regulate ECM proteolysis, which is important in metastasis. This study examined the effects of 3 flavonoid-enriched fractions (a crude fraction, an anthocyanin-enriched fraction, and a proanthocyanidin-enriched fraction), which were prepared from lowbush blueberries (Vaccinium angustifolium), on MMP activity in DU145 human prostate cancer cells in vitro. Using gelatin gel electrophoresis, MMP activity was evaluated from cells after 24-hr exposure to blueberry fractions. All fractions elicited an ability to decrease the activity of MMP-2 and MMP-9. Of the fractions tested, the proanthocyanidin-enriched fraction was found to be the most effective at inhibiting MMP activity in these cells. No induction of either necrotic or apoptotic cell death was noted in these cells in response to treatment with the blueberry fractions. These findings indicate that flavonoids from blueberry possess the ability to effectively decrease MMP activity, which may decrease overall ECM degradation. This ability may be important in controlling tumor metastasis formation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations82
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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