Naringenin suppresses epithelial ovarian cancer by inhibiting proliferation and modulating gut microbiota
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian cancer has the highest mortality among all gynecological malignancies; currently, no effective therapeutics are available for its treatment. Naringenin has been shown to inhibit the progression of various cancers, but its inhibitory effect on ovarian cancer remains unknown. PURPOSE: This study aimed to evaluate the inhibitory effects of naringenin on ovarian cancer and elucidate the underlying mechanisms. METHODS: Cancer cell proliferation was detected by cell counting kit-8 and crystal violet assays, and the migration capability was determined by wound healing and transwell assays. Western blotting and immunohistochemistry assays were employed to determine the expression levels of the epidermal growth factor receptor, phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) and cyclin D1 in vitro and in vivo, respectively. An ES-2 xenograft nude mouse model was established for the in vivo experiments, and fecal samples were collected for intestinal microbiota analysis by 16S rDNA sequencing. RESULTS: Naringenin suppressed the proliferation and migration of A2780 and ES-2 cancer cell lines and downregulated PI3K in vitro. In animal experiments, naringenin treatment significantly decreased the tumor weight and volume, and oral administration exhibited greater effects than intraperitoneal injection. Additionally, naringenin treatment ameliorated the population composition of the microbiota in animals with ovarian cancer and significantly increased the abundances of Alistipes and Lactobacillus. CONCLUSION: Naringenin suppresses epithelial ovarian cancer by inhibiting PI3K pathway expression and ameliorating the gut microbiota, and the oral route is more effective than parenteral administration.
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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 ».