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Enregistrement W4387163543 · doi:10.21203/rs.3.rs-3377136/v1

Copper oxide nanoparticles suppress retinal angiogenesis via inducing endothelial cell cuproptosis

2023· preprint· en· W4387163543 sur OpenAlexfundno aff
Haorui Zhang, Qing Li, Zheng Nie, Mengzhu Wang, Yongxuan Liu, Wei Shen, Hongyuan Song

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Genetic EngineeringScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityInstitute of GeneticsFudan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAngiogenesisRetinalIn vivoChemistryCell biologyIn vitroBiophysicsCancer researchBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Copper oxide nanoparticles (CuO NPs) have demonstrated versatile applications in antitumor and antibacterial contexts, however, their potential as an anti- angiogenesis agent remains unexplored. This study aims to comprehensively investigate the efficacy of CuO NPs in the treatment of pathological angiogenic retinopathy. Results We demonstrated that CuO NPs possess nano-sized dimensions and exhibit well biocompatibility. In vitro experiments revealed that CuO NPs impede the proliferation, tube formation, migration, and sprouting of HUVECs dose-dependently. Subsequently, in vivo findings showed that CuO NPs effectively suppressed the development of retinal vasculature in a mouse model, as well as alleviate pathological retinal angiogenesis in an oxygen-induced retinopathy (OIR) model. Furthermore, RNA-seq and metabolomic analysis revealed that CuO NPs disrupt the tricarboxylic acid (TCA) cycle and induce cuproptosis. These results were further supported by the evaluation of metabolites and the expression of cuproptosis-related proteins. Conclusions The CuO NPs exhibit potential as effective anti-angiogenic platforms for the treatment of pathological retinal angiogenesis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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