Effects of survivin interference RNA on non-small cell lung carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary purpose of this study was to investigate the in vitro and in vivo effect of survivin interference RNA (siRNA) on non-small cell lung cancer. METHODS: Lentivirus was used as a vector to transfer siRNA into human lung cancer A549 cells. The proliferation of the cancer cells was assessed by MTT [3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide] assay. The lentivirus-mediated siRNA was also injected into the transplanted A549 tumor tissues in mice. Tumour growth was assessed after 11 injections over a period of 21 days. RESULTS: Compared with the placebo and the blank lentiviral vector groups, the siRNA treatment group had reduced cell growth rate following 4 days of the treatment (P < 0.01). The average size of the transplanted A549 tumours in the siRNA treatment group (0.75+/-0.16 cm3, n=8) was smaller than in the placebo (2.09+/-0.22 cm3, n=6) or the blank lentivrial vector groups (1.89+/-0.18 cm3, n=6) (P < 0.01). The tumour growth inhibition rate in the siRNA groups was 46.1%. CONCLUSION: Lentivirus-mediated siRNA therapy inhibits the growth of human lung cancer cells in vitro. The siRNA therapy also suppresses the growth of the transplanted lung cancer in mice.
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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 ».