Camel whey protein hydrolysates induced G2/M cellcycle arrest in human colorectal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Camel milk has been gaining immmense importance due to high nutritious value and medicinal properties. Peptides from milk proteins is gaining popularity in various therapeutics including human cancer. The study was aimed to investigate the anti-cancerous and anti-inflammatory properties of camel whey protein hydrolysates (CWPHs). CWPHs were generated at three temperatures (30 ℃, 37 ℃, and 45 ℃), two hydrolysis timepoints (120 and 360 min) and with three different enzyme concentrations (0.5, 1 and 2 %). CWPHs demonstrated an increase in anti-inflammatory effect between 732.50 (P-6.1) and 3779.16 (P-2.1) µg Dicolfenac Sodium Equivalent (DSE)/mg protein. CWPHs (P-4.3 & 5.2) inhibited growth of human colon carcinoma cells (HCT116) with an IC50 value of 231 and 221 μg/ml, respectively. P-4.3 induced G2/M cell cycle arrest and modulated the expression of Cdk1, p-Cdk1, Cyclin B1, p-histone H3, p21 and p53. Docking of two peptides (AHLEQVLLR and ALPNIDPPTVER) from CWPHs (P-4.3) identified Polo like kinase 1 as a potential target, which strongly supports our in vitro data and provides an encouraging insight into developing a novel peptide-based anticancer formulation. These results suggest that the active component, CWPHs (P-4.3), can be further studied and modeled to form a small molecule anti-cancerous therapy.
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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) | 0,002 | 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 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 ».