Anthocyanidins inhibit epithelial–mesenchymal transition through a TGFβ/Smad2 signaling pathway in glioblastoma 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
Epidemiological studies have convincingly demonstrated that diets rich in fruits and vegetables play an important role in preventing cancer due to their polyphenol content. Among polyphenols, the anthocyanidins are known to possess anti-inflammatory, cardioprotective, anti-angiogenic, and anti-carcinogenic properties. Despite the well-known role of transforming growth factor-β (TGF-β) in high grade gliomas, the impact of anthocyanidins on TGF-β-induced epithelial-mesenchymal transition (EMT), a process that allows benign tumor cells to infiltrate surrounding tissues, remains poorly understood. The objective of this study is to investigate the impact of anthocyanidins such as cyanidin (Cy), delphinidin (Dp), malvidin (Mv), pelargonidin (Pg), and petunidin (Pt) on TGF-β-induced EMT and to determine the mechanism(s) underlying such action. Human U-87 glioblastoma (U-87 MG) cells were treated with anthocyanidins prior to, along with or following the addition of TGF-β. We found that anthocyanidins differently affected TGF-β-induced EMT, depending on the treatment conditions. Dp was the most potent EMT inhibitor through its inhibitory effect on the TGF-β Smad and non-Smad signaling pathways. These effects altered expression of the EMT mesenchymal markers fibronectin and Snail, as well as markedly reducing U-87 MG cell migration. Our study highlights a new action of anthocyanidins against EMT that supports their beneficial health and chemopreventive effects in dietary-based strategies against cancer. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle