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Enregistrement W2012352711 · doi:10.3892/ijo.2012.1721

Smart gold nanoparticles enhance killing effect on cancer cells

2012· article· en· W2012352711 sur OpenAlexaff
Kun Song, Peng Xu, Yongde Meng, Feng Geng, Jie Li, Li Zhao, James Z. Xing, Jie Chen, Beihua Kong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocytosisColloidal goldInternalizationHeLaCancer cellFlow cytometryApoptosisIntracellularBiophysicsChemistryCellCell biologyCancerCancer researchBiologyBiochemistryNanotechnologyMolecular biologyNanoparticleMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study explored the cellular uptake dynamics, the subcellular location and the internalization mechanisms of gold nanoparticles (GNPs) and glucose-capped GNPs (Glu-GNPs). The cancer radiotherapy-enhancing effects of GNPs were also evaluated. We synthesized the GNPs and Glu-GNPs by the seeding technique. The effects on cellular uptake and the radiosensitizing effect induced by GNPs and Glu-GNPs at lower doses were investigated using two human cancer cell lines (HeLa and MCF-7). The intracellular location of the nanoparticles was analyzed by transmission electron microscopy (TEM). Analysis of cellular apoptosis following GNP-based radiotherapy was performed by flow cytometry and TUNEL assay. Cancer cells took up more Glu-GNPs than naked GNPs and the uptake curve showed size- and cell-dependent uptake. GNPs were mainly located in the cytoplasm and endocytosis is the mechanism behind the internalization of GNPs and Glu-GNPs. Lower doses of GNPs and Glu-GNPs still enhanced the killing effect using X-ray irradiation, although the apoptotic rate was not altered. The results presented in this study provide evidence that Glu-GNPs may have a bright future in tumor-targeted diagnosis and treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations67
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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