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Enregistrement W3212125921 · doi:10.29169/1927-5951.2021.11.12

Mallotus Mollissimus and Solanum Erianthum Exhibit Antikinase, Antiphosphatase and Anti-Cancer Properties

2021· article· en· W3212125921 sur OpenAlexvenueno aff
Nurul Ain Ismail, Azlinah Matawali, Siew‐Eng How, Latifah Saiful Yazan, Lucky Poh Wah Goh, Jualang Azlan Gansau

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeLaCytotoxicityBioassayChloroformFractionationChemistryColumn chromatographyCytotoxic T cellPhosphataseBiochemistryTraditional medicineBiologyChromatographyIn vitroEnzymeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer is a leading cause of death worldwide and caused by dysregulated signal transduction from kinase and phosphatases. Inhibitors of kinase and phosphatase have demonstrated anticancer properties. Therefore, this study aimed to investigate the antikinase, antiphosphatase and cytotoxic properties of Mallotus mollissimus (M. mollissimus) and Solanum erianthum (S. erianthum). Toxic activities against PP1, MKK1 and MSG5 assays were demonstrated by S. erianthum methanol extract. Bioassay-guided fractionation of the methanolic extracts showed that chloroform fraction (CE) of M. mollissimus exhibited toxic activity against PP1. Meanwhile, CE of S. erianthum showed positive activity on PP1 assay. Column chromatography separation of the CE has revealed that fractions F1 and F2 of M. mollissimus are toxic against PP1. Meanwhile, F1 and F2 CE fractions of S. erianthum were positive against PP1 and F9 fraction showed toxic activity in PP1 assay. Chloroform extracts of both plants exhibit cytotoxicity activity against HeLa, CaOV3 and MCF7 cell lines. This study demonstrated the potential of M. mollissimus and S. erianthum extracts in antikinase, antiphosphatase and anti-cancer activities which warrant further purification and identification.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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