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Enregistrement W2789926774 · doi:10.3390/ijms19030723

Chlorogenic Acid and Its Microbial Metabolites Exert Anti-Proliferative Effects, S-Phase Cell-Cycle Arrest and Apoptosis in Human Colon Cancer Caco-2 Cells

2018· article· en· W2789926774 sur OpenAlexaff
Shima Sadeghi Ekbatan, Xiu‐Qing Li, Mohammad Ghorbani, Behnam Azadi, Stan Kubow

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApoptosisChlorogenic acidCell growthCytotoxicityCell cycleCell cycle checkpointChemistryCaffeic acidCancer cellCaco-2BiochemistryLactate dehydrogenaseCellCancerBiologyIn vitroEnzymeFood scienceAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chlorogenic acid (CGA) decreases colon cancer-cell proliferation but the combined anti-cancer effects of CGA with its major colonic microbial metabolites, caffeic acid (CA), 3-phenylpropionic acid (3-PPA) and benzoic acid (BA), needs elucidation as they occur together in colonic digesta. Caco-2 cancer cells were treated for 24 h with the four compounds individually (50–1000 µM) and as an equimolar ratio (1:1:1:1; MIX). The effective concentration to decrease cell proliferation by 50% (EC50) was lower for MIX (431 ± 51.84 µM) and CA (460 ± 21.88) versus CGA (758 ± 19.09 µM). The EC50 for cytotoxicity measured by lactate dehydrogenase release in MIX (527 ± 75.34 µM) showed more potency than CA (740 ± 38.68 µM). Cell proliferation was decreased by 3-PPA and BA at 1000 µM with no cytotoxicity. Cell-cycle arrest was induced at the S-phase by CA (100 µM), MIX (100 µM), CGA (250 µM) and 3-PPA (500 µM) with activation of caspase-3 by CGA, CA, MIX (500 and 1000 µM). Mitochondrial DNA content was reduced by 3-PPA (1000 µM). The anti-cancer effects occurred at markedly lower concentrations of each compound within MIX than when provided singly, indicating that they function together to enhance anti-colon cancer activities.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations136
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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