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Enregistrement W2981807817 · doi:10.15171/apb.2019.080

10-Gingerol Inhibits Ovarian Cancer Cell Growth by Inducing G2Arrest

2019· article· en· W2981807817 sur OpenAlexaff
Andrea N. Rasmussen, Kaylee Murphy, David W. Hoskin

Notice bibliographique

RevueAdvanced Pharmaceutical Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueGinger and Zingiberaceae research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCure Brain Cancer Foundation
Mots-clésOvarian cancerCancer researchCell growthMedicineInternal medicineOncologyBiologyPharmacologyCancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Gingerol homologs found in the rhizomes of ginger plants have the potential to benefithuman health, including the prevention and treatment of cancer. This study evaluated the effectof 10-gingerol on ovarian cancer cell (HEY, OVCAR3, and SKOV-3) growth.Methods: Cell growth was measured by MTT assays, flow cytometry was used to assess cellproliferation, cytotoxicity and cell cycle progression, and western blotting was used to measurecyclin protein expression.Results: Ovarian cancer cells that were treated with 10-gingerol experienced a time- anddose-dependent decrease in cell number, which was due to a reduction in cell proliferationrather than a cytotoxic effect. Reduced proliferation of 10-gingerol-treated ovarian cancercells was associated with an increased percentage of cells in G2 phase of the cell cycle anda corresponding reduction in the percentage of cells in G1. Ovarian cancer cells also showeddecreased cyclin A, B1, and D3 expression following exposure to 10-gingerol.Conclusion: These findings revealed that 10-gingerol caused a G2 arrest-associated suppressionof ovarian cancer cell growth, which may be exploited in the management of ovarian cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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