Optimized St. John's Wort (Hypericum perforatum L.) Germplasm Lines Exert Cytotoxicity in HT-29 Colon Cancer Cells via Downregulation of NF-?B
Notice bibliographique
Résumé
Extracts of two germplasm lines of St. Johns wort (SJW; Hypericum perforatum L.) selected for enhanced hypericin and hyperforin content were evaluated for potential activity against colon cancer. Bioactivity was assessed in signaling pathways of tumor necrosis factor-a (TNF-?) and nuclear transcription factor-?B (NF-?B) in HT-29 colon cancer cells. Both extracts and the hypericin standard significantly inhibited growth of HT-29 cells. Levels of active NF-?B were reduced in cells treated with either of the plant extracts or hypericin, but the purified hyperforin standard was comparatively ineffective. The combination of TNF-? and SJW treatments had significantly higher cytotoxic effects, and reduced the expression of NF-?B, inhibitor of NF-?Bs (I?Ba), I?B kinase b (IKKb), and TNF receptor-1. These observations indicate the potential of SJW as a source of cancer therapies, including those that act synergistically with TNF-?. The phytochemical complexity of SJW tissues necessitates consistent, optimized plant extracts for optimal results and the data indicate that additional, possibly unidentified, phytochemicals from SJW have potential in the treatment or prevention of colon cancer.
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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 ».