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Enregistrement W3045177439 · doi:10.21608/ejchem.2020.31747.2675

Cytotoxicity of New Selenoimine, Selenonitrone and Nitrone Derivatives Against Human Breast Cancer MDA-MB231 Cells

2020· article· en· W3045177439 sur OpenAlexfundno aff
Batool Haddad, Ali A. A. Al-Shawi

Notice bibliographique

RevueEgyptian Journal of Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNitric Oxide and Endothelin Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMemorial University of NewfoundlandBeatrice Hunter Cancer Research InstituteCancer Research Institute
Mots-clésCytotoxicityNitroneBreast cancerHuman breastCancer researchChemistryInternal medicineCancerMedicineBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of new nitrone, selenoimine and selenonitrone derivatives were synthesized. Nitrone and selenonitrone derivatives were synthesized through the condensation reaction between N-mono substitutedhydroxylamine and carbonyl compounds substituted with electron donating groups, such as di(4-methoxy)benzoyl diselenide, 4-(N, N-dimethylamino) benzoyl selenonitrile and 4, 4'-di(N, N- dimethylamino)benzil, afforded a variety of new nitrone and selenonitrone compounds. Selenoimine derivative was synthesized through the condensation reaction between tert-butyl amine and (4-methoxybenzoyl selenonitrile). The yield of synthesized compounds (N1, N2, N3, N4 and N5 were (66, 60, 61, 62 and 45) %, respectively. The structures of the synthesized compounds were characterized by FT-IR, 1H-NMR, 13C-NMR, elemental analysis and Mass spectroscopy. Cytotoxicity of selenonitrone (N1) and selenoimine (N3) derivatives against breast cancer cells (MDA-MB231) were evaluated for 24 and 48 h via MTT assay. The IC50 value of compound N1 were 1.714 and 1.897 µM for 24 h and 48 h, respectively. The IC50 values of compound N3 were 1.438 and 2.469 µM for 24 h and 48 h, respectively. The results suggested selenonitrone (N1) and selenoimine (N3) as anti-breast cancer potential lead compound with future merit investigations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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