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Enregistrement W2153106604 · doi:10.4048/jbc.2013.16.1.23

Expression of DNA Methyltransferases in Breast Cancer Patients and to Analyze the Effect of Natural Compounds on DNA Methyltransferases and Associated Proteins

2013· article· en· W2153106604 sur OpenAlexafffund
Sameer Mirza, Gayatri Sharma, Rajinder Parshad, Sidhartha Datta Gupta, Pranav Pandya, Ranju Ralhan

Notice bibliographique

RevueJournal of Breast Cancer · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSirtuins and Resveratrol in Medicine
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCouncil of Scientific and Industrial Research, India
Mots-clésMethyltransferaseDNA methylationDNMT1EpigeneticsBiologyCurcuminResveratrolCancer researchMethylationMolecular biologyGene expressionPharmacologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The DNA methylation mediated by specific DNA methyltransferases (DNMTs), results in the epigenetic silencing of multiple genes which are implicated in human breast cancer. We hypothesized that the natural compounds modulate the expression of DNMTs and their associated proteins in the breast cancer cell lines and affect the methylation mediated gene silencing. METHODS: The DNMTs transcript expression was analyzed by reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) in the tumors and the adjacent normal breast tissues of the patients with invasive ductal breast carcinoma. We tested the hypothesis that the natural compounds, viz., epigallocatechin gallate (EGCG), genistein, withaferin A, curcumin, resveratrol, and guggulsterone, have demethylation potential. To investigate this hypothesis, we analyzed the DNMTs expression at the transcript levels, followed by the analysis of DNMT1 and its associated proteins (HDAC1, MeCP2, and MBD2). RESULTS: The increased DNMTs transcripts expression, viz., DNMT1, DNMT3a, and DNMT3b, in the breast cancer tissues suggest involvement of the DNMTs in the breast carcinogenesis. Quantitative RT-PCR analysis revealed that the treatment with natural compounds, viz., EGCG, genistein, withaferin A, curcumin, resveratrol, and guggulsterone, resulted in a significant decrease in the transcript levels of all the DNMTs investigated. Importantly, these natural compounds decreased the protein levels of DNMT1, HDAC1, and MeCP2. CONCLUSION: Our results demonstrate that the natural compounds, EGCG, genistein, withaferin A, curcumin, resveratrol, and guggulsterone, have the potential to reverse the epigenetic changes. Moreover, their lack of toxicity makes these natural compounds promising candidates for the chemoprevention of the breast cancer. In-depth future mechanistic studies aimed to elucidate how these compounds affect the gene transcription are warranted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations213
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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