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Enregistrement W2151702398 · doi:10.1002/pros.20532

Rapid, non‐destructive, cell‐based screening assays for agents that modulate growth, death, and androgen receptor activation in prostate cancer cells

2007· article· en· W2151702398 sur OpenAlexafffund
Peyman Tavassoli, Rob Snoek, Mira R. Ray, Leticia G. Rao, Paul S. Rennie

Notice bibliographique

RevueThe Prostate · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreWestern UniversityVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSUniversity of Toronto
Mots-clésLNCaPProstate cancerAndrogen receptorCell growthCancer researchProstateCellCancer cellReceptorCancerChemistryEndocrinologyMedicineBiologyInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We developed non-invasive, cell-based screening assays to rapidly and biologically assess factors that modulate prostate cancer growth and affect androgen receptor (AR) activity. METHODS: LNCaP cells, which stably express enhanced green fluorescent protein (EGFP) either constitutively or upon AR activation, were treated with a variety of agents, and then monitored by fluorescence and MTS assays for dose-dependent changes in cell number and AR activity. RESULTS: The assays were validated for rapid, fluorescence-based, quantitative measurement for the presence of growth and AR modulators. Using these assays, we found that osteoblast conditioned media (CM) enhanced prostate cancer cell growth, but not AR activity. After priming with androgen (<1 nM R1881), forskolin or the pesticide dichlorvos enhanced AR activation, whereas interleukin-6 (IL-6) inhibited it. CONCLUSION: These non-destructive, cell-based assays enable rapid systematic monitoring of the effects of drugs or complex mixtures on prostate cancer cell growth and/or AR activity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,318
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.

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

Citations30
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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