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Enregistrement W2149987259 · doi:10.25011/cim.v32i2.6029

Effect of Haishengsu on transplanted K562 and drug-resistant K562/ADM tumors: An experimental study

2009· article· en· W2149987259 sur OpenAlexvenueno aff
Jizhu Liu, Ming Yang, Dapeng Li, Bin Zhang, Shou-Guo Chen, Chunbo Wang, G. Li, Lexin Wang

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacological Effects of Natural Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésK562 cellsMedicineInhibitory postsynaptic potentialPharmacologyNecrosisInternal medicineImmunologyLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the effect of Haishengsu (HSS) on transplanted K562 and drug-resistant K562/ADM tumors. METHODS: Mice were inoculated subcutaneously with K562 and K562/ADM cells, respectively. Tumour-bearing animals were divided into HSS, adriamycin, combination therapy (adriamycin plus HSS) and placebo groups. The anti-tumour effect was assessed by tumour growth curve and tumour inhibitory rate (IR). RESULTS: In animals inoculated with K562 cells, the inhibitory rates of high (1800mg/kg) and medium (900mg/kg ) dose HSS groups were 100% and 96.4%, respectively, which was higher than that in the adriamycin (88.9%) or the combination therapy groups (85.8%, P < 0.05). The inhibitory rate in the low-dose HSS group (53.4%) was lower than in all other groups (P < 0.01). In mice inoculated with K562/ADM cells, the inhibitory rates in the high, medium and low dose HSS groups were 100%, 95.9%, and 44.1%, respectively. In the adriamycin group, the inhibitory rate was 23.07%, which was lower than in the HSS group (P < 0.01). Pathological examination of tumour tissues from HSS-treated animals showed extensive necrosis and bleeding. CONCLUSIONS: Haishengsu inhibits the growth of transplanted K562 tumours in mice. It is also effective in suppressing the growth of drug-resistant K562/ADM tumors in this animal model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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