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Enregistrement W2295210936 · doi:10.1039/c6dt00446f

Heteroleptic arene Ru(<scp>ii</scp>) dipyrrinato complexes: DNA, protein binding and anti-cancer activity against the ACHN cancer cell line

2016· article· en· W2295210936 sur OpenAlexaff
Rakesh Kumar Gupta, Amit Kumar, Rajendra Prasad Paitandi, Roop Shikha Singh, Sujay Mukhopadhyay, Shiv Prakash Verma, Parimal Das, Daya Shankar Pandey

Notice bibliographique

RevueDalton Transactions · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMetal complexes synthesis and properties
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerCancer cell linesChemistryDNACell cultureCancer cellCancer researchCellMolecular biologyBiochemistryBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four organometallic complexes [(η(6)-C6H6)RuCl(pmpzdpm)], 1; [(η(6)-C6H6)RuCl(pypzdpm)], 2; [(η(6)-C10H14)RuCl(pmpzdpm)], 3 and [(η(6)-C10H14)RuCl(pypzdpm)], 4 containing 5-(2-pyrimidyl-piperazine)phenyldipyrromethene (pmpzdpm) and 5-(2-pyridylpiperazine)phenyldipyrromethene (pypzdpm) have been designed and synthesized. The complexes 1-4 have been fully characterized by elemental analyses and spectroscopic studies (ESI-MS, IR, (1)H, (13)C NMR, UV-vis). Their electrostatic/intercalative interaction with CT DNA has been investigated by UV-vis and competitive ethidium bromide displacement studies while their protein binding affinity toward bovine serum albumin (BSA) was realized by UV-vis, fluorescence, synchronous and three dimensional (3D) fluorescence studies. The interaction with DNA and protein has further been validated by in silico studies. Cellular uptake, in vitro cytotoxicity and flow cytometric analyses have been performed to determine the mode of cell death against the kidney cancer cell line ACHN. Cell cycle analysis suggested that the complexes cause cell cycle arrest in the subG1 phase and overall results indicated that the in vitro antitumor activity of 1-4 lies in the order of 3 >4 >1 >2 (IC50, 7.0 1; 8.0 2; 2.0 3; 4.0 μM,4 ).

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)0,000
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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