Effects of self-assembled cell-penetrating peptides and their nano-complexes on ABCB1 expression and activity.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Doxorubicin (Dox) is one of the most well-known chemotherapeutics that are commonly applied for a wide range of cancer treatments. However, in most cases, efflux pumps like P-glycoprotein (P-gp), expel the taken drugs out of the cell and decrease the Dox bioavailability. Expression of P-gp is associated with elevated mRNA expression of the ATP-binding cassette B1 (ABCB1) gene. MATERIALS AND METHODS: In the current study, different sequences of cell-penetrating peptides (CPPs) containing tryptophan, lysine, and arginine and their nano-complexes were synthesized and their impact on the expression and activity of the ABCB1 gene was evaluated in the A549 lung carcinoma cell line. Furthermore, the cellular uptake of designed CPPs in the A549 cell line was assessed. RESULTS: The designed peptides, including [W4K4], [WR]3-QGR, R10, and K10 increased Dox cytotoxicity after 48 hr. Furthermore, arginine-rich peptides showed higher cellular uptake. Rhodamin123 accumulation studies illustrated that all the obtained peptides could successfully inhibit the P-gp pump. The designed peptides inhibited the ABCB1 gene expression, of which, [W4K4] resulted in the lowest expression ratio. CONCLUSION: [W4K4], [WR]3-QGR, R10, and K10 could successfully increase the Dox cytotoxicity by decreasing the efflux pump gene expression.
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 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 ».