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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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