Therapeutic Effect of Epigallocatechin-3-gallate (EGCG) and Silibinin on ATM Dynamics in Prostate Cancer Cell Line LNCaP
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epigallocatechin-3-gallate (EGCG) is a major ingredient of green tea (GT) and silibinin (SB), the active component of Silymarin presumably hold a potential to prevent pathogenomics. Prostate cancer exacerbation is triggered by fusion transcripts formed because of genomic instability induced by juxtapositioning of two genes. This chimeric transcript is implicated in androgen dependent and independent prostate cancer. Tremendous work is done on the characterization of the mediators involved in the disease refractoriness, yet no study has addressed clinical management of these prostate fusion transcripts impressively. METHODS: An abolished ATM dynamics challenges integrity of DNA. In agreement with this assumption, ATM and DNA-PK were impaired in LNCaP cell line to confirm a tight interaction of these mediators with the expression profile of TMPRSS2-ERG. Abolished ATM enhanced the expression of the fusion transcript. Similarly blunting of DNA-PK downregulated the expression of the fusion transcript giving a notion that DNA-PK is involved in the chromosomal translocation. LNCaP cell lines were analyzed for the effect of EGCG and SB on the expression profile of TMPRSS2-ERG. RESULTS: In this particular unprecedented study, treatment of the LNCaP cell line with EGCG and Silibilin recapitulated ATM expression and activity and downregulated the fusion transcript appearance. CONCLUSIONS: These results underscore the therapeutic effect of EGCG and SB in mitigating the exacerbation of the disease with reference to the fusion transcripts.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».