Effect of green microalgal extracts exhibiting antibacterial activity on viability of human malignant and non‐malignant cells
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Microalgae have been investigated for their ability to produce metabolites that exhibit antibacterial activity. However, as research on antibacterial activity progresses, the effect of microalgal extracts on mammalian cells needs to be also assessed. The in vitro effect of microalgal extracts with demonstrated antibacterial activity against the human opportunistic pathogen Staphylococcus aureus was examined on the viability of non‐malignant (MCF10A and 184B5 cells) and malignant human cell lines (A2780 and MCF7). Direct cell counts indicated that the MTT (3‐(4,5‐dimethylthiazol‐2‐yl)‐2,5‐diphenyltetrazolium bromide) proliferation assay was found to under/overestimate cell viability when specific microalgal extracts and/or concentrations were tested. From direct cell counts, the viability of non‐malignant cells was not reduced after exposure to the extracts, whereas the viability of malignant cells was affected by specific microalgal extracts and concentrations. The results suggest that green microalgae are worthy of further investigation as potential sources of antibiotics, since they did not show a negative effect on the non‐malignant cell lines, MCF10A and 184B5. Additional studies should evaluate the compounds responsible for the anti‐proliferative activity of specific microalgal extracts observed on the malignant cells A2780 and MCF7.
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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 ».