Quercetin suppresses the chymotrypsin-like activity of proteasome via inhibition of MEK1/ERK1/2 signaling pathway in hepatocellular carcinoma HepG2 cells
Notice bibliographique
Résumé
The proteasomal system is a promising target for cancer treatment. Quercetin (Que), a flavonoid compound with antitumor ability, displays the inhibitory effect on proteasome activity. However, the underlying molecular mechanisms are ill defined. The present study found that Que treatment significantly reduced the chymotrypsin-like protease activity of proteasome whereas the trypsin- and caspase-like protease activities remained unchanged in HepG2 cancer cells, along with activation of p38 MAPK and JNK and reduction of ERK1/2 phosphorylation. Que-reduced proteasome activity could not be reverted by inhibition of p38 MAPK and JNK signaling pathway. In addition, MEK1 overexpression or knockdown upregulated or downregulated the chymotrypsin-like protease activity of proteasome, respectively. Both Que and MEK1/ERK1/2 inhibitor attenuated the expression levels of proteasome β subunits. These results indicate that Que-induced suppression of MEK1/ERK1/2 signaling and subsequent reduction of proteasome β subunits is responsible for its inhibitory impacts on proteasome activity.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».