An In-Silico, In-Vitro and In-Vivo Combined Approach to Identify NMNATs as Potential Protein Targets of ProEGCG for Treatment of Endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis is defined as endometrial tissues found outside the uterine cavity. ProEGCG is a prodrug of Epigallocatechin gallate (EGCG), a potent polyphenol found in green tea. It inhibits the development of endometriotic lesions of mouse model in vivo , with higher efficacy and more remarkable anti-oxidative ability than EGCG. Our study aims to identify the molecular binding targets and pharmacological actions of ProEGCG in treating endometriosis. Protein target interaction study is essential to fully characterize the mechanism of actions, related therapeutic effects, and side effects. We employed a combined approach, starting with an in silico reverse screening of protein targets and molecular docking, followed by in vitro cellular thermal shift assay (CESTA) to assess the stability of protein-small molecule complexes. Then microarray and immunostaining of endometriotic lesions in mice in vivo confirmed the molecular interaction of the selected targets after treatment. Our study identified enzymes nicotinamide nucleotide adenylyltransferase (NMNAT)1 and NMNAT3 as protein targets of ProEGCG in silico and in vitro and were overexpressed after ProEGCG treatment in vivo . These findings suggested that participation in nicotinate and nicotinamide metabolism potentially regulated the redox status of endometriosis via its antioxidative capacities through binding to the potential therapeutic targets of ProEGCG.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».