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Enregistrement W2996118007 · doi:10.3390/biom10010023

Attenuation of STAT3 Signaling Cascade by Daidzin Can Enhance the Apoptotic Potential of Bortezomib against Multiple Myeloma

2019· article· en· W2996118007 sur OpenAlexfundno aff
Min Yang, Sang Hoon Jung, Arunachalam Chinnathambi, Tahani Awad Alahmadi, Sulaiman Ali Alharbi, Gautam Sethi, Kwang Seok Ahn

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthNational Research Foundation of KoreaMinistry of Science, ICT and Future PlanningKing Saud UniversityNational Research Foundation
Mots-clésSTAT3BortezomibDaidzinCancer researchApoptosisSTAT proteinSignal transductionPhosphorylationKinaseChemistryMultiple myelomaBiologyCell biologyImmunologyDaidzeinGenisteinBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Fabaceae) is a widely known phytoestrogen. DDZ can display anti-cancer activities against breast and prostate cancers, but its anti-oncogenic actions in multiple myeloma (MM) cells have not been studied. The signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) can control key processes including proliferation, differentiation, and survival in MM cells. Here, we noted that DDZ abrogated STAT3 activation (both constitutive as well as inducible) at Tyr705 and Ser727 in MM cells. Additionally, DDZ mitigated the phosphorylation of STAT3 upstream Janus-activated kinases (JAK1/2) and c-Src kinases. Pervanadate (tyrosine phosphatase blocker) exposure altered the DDZ-induced inhibition of STAT3 activation, thus affecting the action of this phytoestrogen on apoptosis. Moreover, DDZ impeded proliferation and augmented the apoptotic effects of bortezomib (Bor) in MM cells. Overall, the data indicate that DDZ may act as a potent suppressor of STAT3 signaling cascade, and the co-treatment of DDZ and Bor could be a promising therapeutic strategy, specifically in MM.

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 seuil0,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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