Revealing Novel Source of Breast Cancer Inhibitors from Seagrass Enhalus acoroides: In Silico and In Vitro Studies
Notice bibliographique
Résumé
Enhalus arcoides is a highly beneficial type of seagrass. Prior studies have presented proof of the bioactivity of E. acoroides, suggesting its potential to combat cancer. Therefore, this study aims to delve deeper into E. acoroides bioactive molecule profiles and their direct biological anticancer activities potentials through the combination of in-silico and in-vitro studies. This study conducted metabolite profile analysis on E. acoroides utilizing HPLC-ESI-HRMS/MS analysis. Two extraction techniques, ethanol and hexane, were employed for the extraction process. Furthermore, the in-silico study was conducted using molecular docking simulations on the HER2, EGFR tyrosine kinase and HIF-1α protein receptor. Afterward, the antioxidant activity of E. acoroides metabolites was examined to ABTS, and the antiproliferative activity was tested using an MTT assay. An in-silico study revealed its ability to combat breast cancer by inhibiting the HER2/EGFR/HIF-1α pathway through molecular docking. In addition, the MTT assay demonstrated that higher dosages of metabolites from E. acoroides increased the effectiveness of toxicity against cancer cell lines. Additionally, the study demonstrated that the metabolites possess the ability to function as potent antioxidants, effectively inhibiting a series of carcinogenic mechanisms. Ultimately, this study showed a new approach to unveiling the E. acoroides metabolites’ anticancer activity through inhibiting HER2/EGFR/HIF-1α receptors, with great cytotoxicity and a potent antioxidant property to prevent a carcinogenic cascade.
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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 ».