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Enregistrement W2597059864 · doi:10.3390/molecules22030459

Emerging Anti-Mitotic Activities and Other Bioactivities of Sesquiterpene Compounds upon Human Cells

2017· review· en· W2597059864 sur OpenAlexafffund
Alessandra Bosco, Roy M. Golsteyn

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSesquiterpenes and Asteraceae Studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of Lethbridge
Mots-clésMitosisSesquiterpeneBiologyCell biologyChemical biologyCytotoxicityChemistryBiochemistryIn vitroBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review the bio-activities of natural product sesquiterpenes and present the first description of their effects upon mitosis. This type of biological effect upon cells is unexpected because sesquiterpenes are believed to inactivate proteins through Michael-type additions that cause non-specific cytotoxicity. Yet, certain types of sesquiterpenes can arrest cells in mitosis as measured by cell biology, biochemical and imaging techniques. We have listed the sesquiterpenes that arrest cells in mitosis and analyzed the biological data that support those observations. In view of the biochemical complexity of mitosis, we propose that a subset of sesquiterpenes have a unique chemical structure that can target a precise protein(s) required for mitosis. Since the process of mitotic arrest precedes that of cell death, it is possible that some sesquiterpenes that are currently classified as cytotoxic might also induce a mitotic arrest. Our analysis provides a new perspective of sesquiterpene chemical biology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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