Transcriptome modulation following administration of luteolin to bleomycin‐etoposide‐cisplatin chemotherapy on rat LC540 tumor Leydig cells
Notice bibliographique
Résumé
Leydig cell tumours represent 1%-3% of all cases of testicular tumours in men. Such tumours respond poorly to radiation or chemotherapy, including bleomycin-etoposide-cisplatin (BEP) combinatorial therapy. In this study, we investigated an alternative approach involving luteolin to improve the efficacy of chemotherapy. LC540 tumour Leydig cells were treated with BEP (bleomycin 40 µg/ml, etoposide 4 µg/ml, cisplatin 8 µg/ml) and/or luteolin 10 µM for comparison with DMSO-treated cells. We performed a transcriptome analysis using RNA-Seq to characterise changes in biological processes and signalling pathways. Treatments of LC540 tumour Leydig cells with luteolin significantly decreased the expression of genes involved in cholesterol biosynthesis, while increasing the expression of genes related to glutathione conjugation (p < .05). Genes being significantly upregulated in response to BEP treatment were involved in the response to toxic substances and transcriptional regulation. Oppositely, genes being significantly downregulated by BEP treatment were enriched for intracellular signal transduction, cell migration, cell adhesion, reproductive system development and cholesterol biosynthesis. BEP chemotherapy proved to be effective in increasing gene expression related to apoptosis of tumour Leydig cells. However, addition of luteolin to BEP treatment had no other effects on biological processes or pathways related to cancer treatment.
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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 ».