Epigenetic Profiling of H3K4Me3 Reveals Herbal Medicine Jinfukang‐Induced Epigenetic Alteration Is Involved in Anti‐Lung Cancer Activity
Notice bibliographique
Résumé
Traditional Chinese medicine Jinfukang (JFK) has been clinically used for treating lung cancer. To examine whether epigenetic modifications are involved in its anticancer activity, we performed a global profiling analysis of H3K4Me3, an epigenomic marker associated with active gene expression, in JFK-treated lung cancer cells. We identified 11,670 genes with significantly altered status of H3K4Me3 modification following JFK treatment (P < 0.05). Gene Ontology analysis indicates that these genes are involved in tumor-related pathways, including pathway in cancer, basal cell carcinoma, apoptosis, induction of programmed cell death, regulation of transcription (DNA-templated), intracellular signal transduction, and regulation of peptidase activity. In particular, we found that the levels of H3K4Me3 at the promoters of SUSD2, CCND2, BCL2A1, and TMEM158 are significantly altered in A549, NCI-H1975, NCI-H1650, and NCI-H2228 cells, when treated with JFK. Collectively, these findings provide the first evidence that the anticancer activity of JFK involves modulation of histone modification at many cancer-related gene loci.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».