Screening of high-efficiency and low-toxicity antitumor active components in <i>Macleaya cordata</i> seeds based on the competitive effect of drugs on double targets by a new laminar flow chip
Notice bibliographique
Résumé
It is urgent to obtain targeted drugs that selectively bind to pathological targets rather than physiological targets in the early stage of drug screening. G-Quadruplex has become one of the important targets in the development of anti-tumor drugs. However, drugs that target quadruplexes may also bind to dsDNA, which may lead to adverse reactions. In this study, a new three-phase laminar flow chip was constructed to enable the multi-components of a traditional Chinese medicine extract to dynamically and competitively bind with G-quadruplex DNA (on target) and double-stranded DNA (off target), so as to select high-efficiency and low-toxicity anti-tumor drugs. The results showed that there were five compounds in the extracts of Macleaya cordata seeds that exhibited obvious differences in binding to the two targets. Furthermore, the binding constants and modes of four identified alkaloids as they bound to two DNA targets were verified by fluorescence spectra and molecular docking methods. The toxicity to HepG2 and LO2 cells from the four alkaloids was also compared. The results showed that sanguinarine and chelerythrine could be used as candidate drugs with stronger binding to HT24 than DNA26. The chip can also be used for other types of double-target screening of other traditional Chinese medicine extracts or compound libraries.
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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) | 0,000 | 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 ».