New Terpenoids from Chamaecyparis formosensis (Cupressaceae) Leaves with Modulatory Activity on Matrix Metalloproteases 2 and 9
Notice bibliographique
Résumé
Chamaecyparis formosensis is Taiwan’s most representative tree, and has high economic value. To date, only a few active chemical constituents have been reported for C. formosensis. In this study, 37 secondary metabolites, including three new compounds (1–3), were extracted from the leaves of C. formosensis. The compounds isolated from the ethyl acetate layer were used at different concentrations to treat HT-1080 human fibrosarcoma cells and to evaluate their effects on matrix metalloprotease 2 (MMP-2) and 9 (MMP-9) expression. Based on extensive analysis of data from high-resolution mass spectrometry (HR-MS) as well as nuclear magnetic resonance (NMR), infrared (IR), and ultraviolet (UV) spectroscopy, the new compounds were identified as 11,12-dihydroxyisodaucenoic acid (1), 12-hydroxyisodaucenoic acid (2), and 1-oxo-2α,3β-dihydroxytotarol (3). Known compounds 4–37 were identified by comparing their spectroscopic data with data reported in the literature. Biological activity tests by gelatin zymographic analysis revealed that seven compounds, including new compound 2, have no cytotoxic effect on HT-1080 cells and were found to increase MMP-2 or MMP-9 expression by 1.25- to 1.59-fold at lower concentrations of 10–50 µM. These naturally derived regulatory compounds could potentially serve as a novel pharmaceutical basis for medical purposes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».