Cytotoxicity and Oxidative Damage Induced by Halobenzoquinones to T24 Bladder Cancer Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Four halobenzoquinones (HBQs), 2,6-dichloro-1,4-benzoquinone (DCBQ), 2,6-dichloro-3-methyl-1,4-benzoquinone (DCMBQ), 2,3,6-trichloro-1,4-benzoquinone (TCBQ), and 2,6-dibromobenzoquinone (DBBQ), have been recently confirmed as disinfection byproducts (DBPs) in drinking water; however, their toxicological information is scarce. Here, we report that HBQs are cytotoxic to T24 bladder cancer cells and that the IC50 values are 95 μM for DCBQ, 110 μM for DCMBQ, 151 μM for TCBQ, and 142 μM for DBBQ, after a 24-h exposure. The antioxidant N-acetyl-l-cysteine (NAC) significantly reduces the cytotoxicity induced by the four HBQs, supporting the hypothesis that oxidative stress contributes to the cytotoxicity of HBQs. To further explore the oxidative mechanisms of cytotoxicity, we examined HBQ-induced production of reactive oxygen species (ROS) in T24 cells, and measured 8-hydroxydeoxyguanosine (8-OHdG), protein carbonyls, and malondialdehyde (MDA) adducts of proteins, markers of oxidative damage to DNA, proteins, and lipids, respectively. All four HBQs generated intracellular ROS in T24 cells in a concentration-dependent manner. HBQs also produced 8-OHdG in genomic DNA of T24 cells, with the highest levels of 8-OHdG induced by DCMBQ. Protein carbonylation was significantly increased in T24 cells that were incubated with each of the four HBQs for 24 h. However, MDA adduct formation, a marker of lipid peroxidation, was not affected by any of the four HBQs tested. These results suggest that the ROS-induced oxidative damage to DNA and protein carbonylation are involved in the observed toxicity of HBQs in T24 cells.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découle