Effect of protein kinase C-α antisense oligonucleotide on cell cycle of CNE-2Z cells
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To observe the effect of protein kinase C-α(PKCα)antisense oligonucleotide on cell growth, cell cycle and the expression of cyclin E in human poor-differentiated nasopharyngeal carcinoma(NPC) cell line CNE-2Z. METHODS: Antisense PKCα was transfected by cationic liposome(LP) in CNE-2Z cells to analyze the cell growth and cell cycle by MTT colorimetric assay and flow cytometry, respectively. Moreover, the expression of cyclin E was determined by immunocellularchemistry and scanning the result of dot-blotting. RESULTS: ①With the concentration of antisense PKCα increasing, the relative cell growth index was decreased gradually( P 0 01). ②After treated with antisense PKCα, the percentage of cells in G 1 phase enhanced( P 0 05). ③Compared with the control group, the expressing intensity of cyclin E reduced in antisense PKCα group, and the expression of cyclin E decreased to 66 5%±18 4%( P 0 05) of the control by scanning quantitative analysis. CONCLUSION: These results indicated that antisense PKCα may inhibit cell growth in CNE-2Z via suppressing the expression of cyclin E and hindering cell process in G 1 phase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».