Cytotoxic Profiling of Plant Secondary Metabolites on P53 Variant Human Colon Carcinoma Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
Chemoprevention strategies employ the use of compounds to inhibit the initiation, promotion, and progression phases of carcinogenesis. The successful chemopreventative candidate must therefore (1) selectively inhibit growth of transformed cells and (2) be administered on a frequent basis to confer maximal protection. Phytochemicals are a subclass of bioactive plant secondary metabolites that exhibit antioxidative, anticarcinogenic, and anti-inflammatory properties contributing to proper cell function. To assess the effectiveness of these compounds warrants an understanding of their cytotoxic mode of action. In this study, p53 variant human colon carcinoma cell lines were chronically exposed to varying concentrations of the phytochemicals-curcumin, andrographolide, and d-limonene-to determine the role of p53-induced cytotoxicity, with p53-mutant and p53-deficient cell lines representing precancerous lesions. Cytotoxicity was assessed using clonogenic assays and macroscopic colony counts were used to quantify cell survival. The results demonstrate that each phytochemical exhibits selective cytotoxicity toward nonfunctional p53 cell lines, suggesting a p53-mediated role in inhibition of cell clonogenicity and potential chemopreventative properties. Although each compound displays this described effect, only the d-limonene demonstrates considerable chemoprotection, suggesting it might have practical implications in vivo.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».