Effect of fasudil on growth, adhesion, invasion, and migration of 95D lung carcinoma cells in vitro
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to investigate the effects of a Rho-kinase inhibitor on 95D lung carcinoma cell growth, adhesion, invasion, and migration and to explore the underlying molecular mechanisms involved in this process. After treatment of 95D lung carcinoma cells with fasudil, an inhibitor of Rho-kinase, cell biological behaviors such as growth, adhesion, invasion, and migration were observed. Matrix metalloproteinase (MMP) activity and Western blot assay were used to evaluate underlying molecular mechanisms. The IC50 of fasudil to 95D lung carcinoma cells was approximately 0.79 mg/mL (95% confidence limits 0.58-1.11 mg/mL). After treatment with 0.75 mg/mL fasudil, the ability of 95D lung carcinoma cells for growth, adhesion, migration, and invasion was decreased significantly. Total active MMP2 was decreased approximately 22.7% (p < 0.05) and total MMP9 65.9% (p < 0.01). Myosin phosphatase target subunit 1 (MYPT1) was reduced by 29.4% (p < 0.05). We conclude that the Rho-kinase inhibitor prevents the growth, adhesion, invasion, and migration of 95D lung carcinoma cells by inhibiting the Rho/Rho-kinase pathway. Changes in MMP2, MMP9, and MYPT1 may be part of its molecular mechanisms.
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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 ».