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Enregistrement W4293588893 · doi:10.30699/mmlj17.5.1.38

Evaluation of the anti-cancer effect of Dianthin-30 on MCF-7 breast cancer cell line in 3D cell cultures

2022· article· en· W4293588893 sur OpenAlexvenueno aff
Mina Fartousi, Jamil Zargan, Shohreh Zare Karizi, Sajedeh Zargan, Ashkan Haji Noor Mohammadi, Seyed Mohsen Mousavi, Hani Keshavarz Alikhani

Notice bibliographique

RevueModern Medical Laboratory Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueToxin Mechanisms and Immunotoxins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIslamic Azad University
Mots-clésMCF-7CancerCancer cell linesCell cultureBreast cancerCellCancer cellCancer researchOncologyMedicineInternal medicineBiologyHuman breastBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 10g/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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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