Evaluation of the anti-cancer effect of Dianthin-30 on MCF-7 breast cancer cell line in 3D cell cultures
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Breast cancer is one of the most common types of cancer among women.One of these toxins that inhibits the growth of breast cancer cells in 2D cell culture and has significant anti-tumor effects is Dianthin-30.Therefore, in this manuscript, for the first time, the anti-cancer effect of Dianthin-30 toxin against breast cancer cells (MCF-7) in 3D culture has been studied.Materials and Methods: In order to evaluate the anti-cancer effects and cytotoxicity of the toxin at concentrations of 1.25, 2.5, 5 and 10μg/ml, MTT methods were used and a Neutral red test was used to validate the results of this test.Nitric oxide, Catalase, GSH assays, cytochrome c, Caspase-3 and Comet assay tests were also used to determine the type of mortality in cancer cells.Results: This toxin did not induce nitric oxide production, but at concentrations higher than 5μg/ml increased catalase production compared to the control.However, the level of GSH produced in all of the concentrations was significant compared to the control.In addition, Dianthin-30 increased cytochrome 30 and activation of caspase-3 in the above concentrations, but this effect was not significant compared to the control.The results of alkaline comet test also showed that the rate of induction of apoptosis by toxin was upward compared to the control.Conclusion: The results of this study show that Dianthin-30 has anti-cancer effects and has caused death in breast cancer cells and this toxin probably induced apoptosis in cancer cells more than the non-mitochondrial pathway.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».