The Dietary Flavonoid, Luteolin, Negatively Affects Neuronal Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Luteolin, a polyphenolic plant flavonoid, has been attributed with numerous beneficial properties like anti-cancer, antioxidant, and anti-inflammatory action. Luteolin has been reported earlier to be neuroprotective in models of spinal cord injury and traumatic brain injury and also induces neurite outgrowth in PC12 cells. However, the effect of luteolin on early differentiation, which might be important for its beneficial effects, is unknown. In this report, we show that luteolin negatively affects early differentiation of embryonic stem cells, hampering the formation of embryoid bodies. At later stages of differentiation, luteolin specifically inhibits neuronal differentiation, where the expression of early neuronal markers is suppressed, whereas luteolin treatment does not inhibit expression of meso- and endodermal markers. Further, in a developing zebrafish model, luteolin treatment leads to fewer numbers of mitotic cells in the brain. These specific effects of luteolin on neuronal differentiation could possibly be due to its ability to inhibit the lysine acetyltransferase, p300, since the structurally closely related p300 non-inhibitor flavonoid, apigenin, does not inhibit neuronal differentiation. These results show that luteolin perturbs neuronal differentiation of embryonic stem cells.
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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) | 0,001 | 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 ».