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Enregistrement W4385969075 · doi:10.1080/14756366.2023.2242714

Design and synthesis of new spirooxindole candidates and their selenium nanoparticles as potential dual Topo I/II inhibitors, DNA intercalators, and apoptotic inducers

2023· article· en· W4385969075 sur OpenAlexaff
Samar El‐Kalyoubi, Mohamed M. Khalifa, Mahmoud T. Abo‐Elfadl, Ahmed A. El‐Sayed, Ahmed Elkamhawy, Kyeong Lee, Ahmed A. Al‐Karmalawy

Notice bibliographique

RevueJournal of Enzyme Inhibition and Medicinal Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer therapeutics and mechanisms
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaMansoura UniversityKorea Institute of Science and TechnologyNational Research Foundation
Mots-clésApoptosisSeleniumChemistryDNAInducerIntercalation (chemistry)Dual (grammatical number)DNA damageCombinatorial chemistryCell biologyBiochemistryNanotechnologyCancer researchBiologyMaterials scienceGeneOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new wave of dual Topo I/II inhibitors was designed and synthesised via the hybridisation of spirooxindoles and pyrimidines. In situ selenium nanoparticles (SeNPs) for some derivatives were synthesised. The targets and the SeNP derivatives were examined for their cytotoxicity towards five cancer cell lines. The inhibitory potencies of the best members against Topo I and Topo II were also assayed besides their DNA intercalation abilities. Compound 7d NPs exhibited the best inhibition against Topo I and Topo II enzymes with IC50 of 0.042 and 1.172 μM, respectively. The ability of compound 7d NPs to arrest the cell cycle and induce apoptosis was investigated. It arrested the cell cycle in the A549 cell at the S phase and prompted apoptosis by 41.02% vs. 23.81% in the control. In silico studies were then performed to study the possible binding interactions between the designed members and the target proteins.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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