Cytotoxic effects of Annona squamosa leaves against breast cancer cells via apoptotic signaling proteins
Notice bibliographique
Résumé
Annona squamosa L. is an important medicinal plant used in traditional medicine for the treatment of various diseases. Different parts of A. squamosa L. have various therapeutic effects; however, the anticancer activity of the leaves has not yet been identified. In vitro, MTT, nuclear staining, and LDH assays were used to evaluate cell survival and proliferation in cells exposed to the extracts. The effect of the extracts on cell migration was investigated using a monolayer wound repair assay, and the apoptotic effects were evaluated using flow cytometry. A breast cancer model was used to study the effect of the extract on the tumor size, and the expression of different proliferative and apoptotic markers was evaluated by immunohistochemical analysis. At a concentration of 100 µg/mL, A. squamosa leaf extracts exerted strong antiproliferative and cytotoxic effects against various cell lines. The extracts reduced wound closure and strongly induced apoptosis. In vivo study, rats were sacrificed 24 h after the last injection, and tumor size, as well as the expression of proliferative and apoptotic markers, were observed to be greatly affected by treatment with the extracts. Therefore, A. squamosa leaf extract may be developed as a potential novel drug to treat breast cancer in the future.
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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) | 0,001 | 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 ».