Tea (Camellia sinensis) infusions ameliorate cancer in 4TI metastatic breast cancer model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tea (Camellia sinensis) infusions are widely consumed beverages with numerous health benefits. However, physiological and molecular responses mediating these activities are poorly understood. METHOD: cells/ml) were challenged in vitro with various concentrations of green, black and purple tea infusions to asseses their cytoxicity and associated differentially expressed genes in the cells. Inhibitory activity was tested by using serial dilutions of respective tea infusions in a 96 well ELISA plate. RESULTS: = 13.12 μg/ml. Further analysis of the 4TI cancer cell line treated with tea using 454 pyrosequencing generated 425,696 reads with an input mean length of 286.54. Trimmed sequences were imported on a CLC genomic workbench v7.03 and annotated on a reference mouse genome (Mus musculus strain C57BL/6 J). Results revealed a differential expression of apoptosis related genes in the transcriptome. Casp8, Casp9, Casp3, Casp6, Casp8AP2, Aifm1, Aifm2 and Apopt1 genes were significantly upregulated indicating the process of apoptosis was initiated and executed. CONCLUSION: These findings on caspases offer valuable information on the mechanism of tea as an anticancer agent and will contribute to further research in future novel treatments.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».