Synthesis, Characterization, and Cytotoxicity Evaluation of Gallic Acid Nanoparticles Towards Breast T47D Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Gallic acid is a naturally polyphenolic acid which shows cytotoxicity against several cancer cells, as well as it displays chemo-preventive activity which is attributed to its strong apoptosis-inducing and antioxidant effects. Thus, gallic acid has become an attractive substance to be further developed due to its strong cytotoxic activity. This study aimed to synthesize gallic acid nanoparticle coating with alginate-chitosan, and evaluate its cytotoxicity against breast T47D cancer cells. Methods: Gallic acid nanoparticle was synthesized using ionic gelation method. The yield, size and morphology of the nanoparticles were determined by UV-Vis Spectroscopy, Transmission electron microscopy (TEM) and Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy. Cytotoxicity evaluation of gallic acid nanoparticle towards breast T47D cancer cell is carried out by MTT(3-[4,5-dimethylthiazol-2-yl]-2,5-diphenyltetrazoliumbromide) assay. Results: Spherical nanoparticles of gallic acid with the size of 100-200 nm has been successfully synthesized in 96% of yield. Compared to gallic acid (IC 50 : 20.86 g/mL) and alginate-chitosan nanoparticle (IC 50 : 38.46 g/mL), gallic acid coating with alginate-chitosan nanoparticles demonstrated higher cytotoxicity towards breast T47D cancer cells with IC 50 value of 9.03g/mL. Conclusion: Our results clearly confirmed that gallic acid nanoparticles coating with alginate-chitosan showed a strong cytotoxicity towards breast T47D cancer cells, which is potential to be developed as a candidate for new anti-breast cancer agent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».