Screening of Microbial Extracts for Anticancer Compounds Using <i>Streptomyces</i> Kinase Inhibitor Assay
Notice bibliographique
Résumé
Eukaryotic kinases are known to play an important role in signal transduction pathways by phosphorylating their respective substrates. Abnormal phosphorylations by these kinases have resulted in diseases. Hence inhibitors of kinases are of considerable pharmaceutical interest for a wide variety of disease targets, especially cancers. A number of reports have been published which indicate that eukaryotic-like kinases may complement two-component kinase systems in several bacteria. In Streptomyces sp. such kinases have been found to have a role in formation of aerial hyphae, spores, pigmentation & even in antibiotic production in some strains. Eukaryotic kinase inhibitors are seen to inhibit formation of aerial mycelia in Streptomyces without inhibiting vegetative mycelia. This property has been used to design an assay to screen for eukaryotic kinase inhibitors. The assay involves testing of compounds against Streptomyces 85E ATCC 55824 using agar well diffusion method. Inhibitors of kinases give rise to "bald" colonies where aerial mycelia and sporulation inhibition is seen. The assay has been standardized using known eukaryotic protein kinase inhibiting anticancer agents like AG-490, AG-1295, AG-1478, Flavopiridol and Imatinib as positive controls, at a concentration ranging from 10 μg/well to 100 μg/well. Anti-infective compounds which are not reported to inhibit eukaryotic protein kinases were used as negative controls. A number of microbial cultures have been screened for novel eukaryotic protein kinase inhibitors. Further these microbial extracts were tested in various cancer cell lines like Panel, HCT116, Calul, ACHN and H460 at a concentration of 10 μg/mL/ well. The anticancer data was seen correlating well with the Streptomyces kinase assay thus validating the assay.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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.
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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 ».