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Enregistrement W2816011331 · doi:10.1039/c8nr01451e

The effects of lanthanide-doped upconverting nanoparticles on cancer cell biomarkers

2018· article· en· W2816011331 sur OpenAlexafffund
Ursula Stochaj, Diana C. Rodríguez Burbano, Daniel R. Cooper, Mohamed Kodiha, John A. Capobianco

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésLanthanideNanoparticleNanotechnologyMaterials scienceDopingChemistryOptoelectronicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lanthanide-doped upconverting nanoparticles (Ln-UCNPs) possess optical and physicochemical properties that are promising for the design of new theranostic platforms. This applies in particular to the treatment of cancer. Towards this goal, oleate-capped-NaLuF4:Tm3+(0.5%)/Yb3+(20%)/Gd3+(30%) with an average size of 35 nm ± 2 nm were synthesized by co-precipitation. Due to their hydrophobic surface, these Ln-UCNPs produced agglomerates under cell culture conditions. To assess the cellular response to Ln-UCNPs at the molecular level, we evaluated several key aspects of tumor cell physiology. Using cancer lines of different origins, we demonstrated Ln-UCNP dependent changes of cancer cell biomarkers. Multiple cellular components that regulate tumorigenesis and cancer cell homeostasis were affected. In particular, Ln-UCNPs reduced the abundance of hsp70s, elevated DNA damage, and diminished nucleolin and B23/nucleophosmin, proteins required for the assembly of ribosomes. Treatment with Ln-UCNPs also decreased the concentration of paxillin, a focal adhesion protein that is involved in directed cell migration. Furthermore, epidermal growth factor (EGFR) levels were decreased by Ln-UCNPs for most cancer cell lines examined. Taken together, we identified several potential cancer cell targets that were affected by Ln-UCNPs. Our work thereby provides the foundation to optimize Ln-UCNPs for the targeted killing of tumor cells.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,363

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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