Effect of cell‐phone radiofrequency on angiogenesis and cell invasion in human head and neck cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Today, the cell phone is the most widespread technology globally. However, the outcome of cell-phone radiofrequency on head and neck cancer progression has not yet been explored. METHODS: The chorioallantoic membrane (CAM) and human head and neck cancer cell lines, FaDu and SCC25, were used to explore the outcome of cell-phone radiofrequency on angiogenesis, cell invasion, and colony formation of head and neck cancer cells, respectively. Western blot analysis was used to investigate the impact of the cell phone on the regulation of E-cadherin and Erk1/Erk2 genes. RESULTS: Our data revealed that cell-phone radiofrequency promotes angiogenesis of the CAM. In addition, the cell phone enhances cell invasion and colony formation of human head and neck cancer cells; this is accompanied by a downregulation of E-cadherin expression. More significantly, we found that the cell phone can activate Erk1/Erk2 in our experimental models. CONCLUSION: Our investigation reveals that cell-phone radiofrequency could enhance head and neck cancer by stimulating angiogenesis and cell invasion via Erk1/Erk2 activation.
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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) | 0,002 | 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 ».