Yemeni Sidr Honey Inhibits Cell Proliferation and Promotes Apoptosis in Human Cancer and Mouse-Derived Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
Honey has become popular as a potential treatment for several ailments, including cancer. Honeys from different parts of the world have been shown to have different anti-proliferative, immune-modulatory, and anti-inflammatory actions. Yemeni Sidr honey (YSH) is world-renowned for its anti-inflammatory activity and has been suggested to have anti-cancer activity, although empirical evidence is lacking. We tested three YSH samples by HPLC to show they contained similar sugars and an overlapping group of phenolic and flavonoid components, as described previously. YSH’s apoptotic and anti-proliferative activities were measured in in vitro models of cancer growth. The treatment of breast cancer cell lines (MDA-MB-231 and MCF-7), a cervical cancer cell line (HeLa), and mouse melanoma cells (B16-BL6) with 1% (w/v) YSH in media for 48–72 h almost completely inhibited cell proliferation and promoted cell apoptosis. In contrast, a non-malignant HBL-100 cell line was more resistant to treatment with YSH. This suggests that YSH may be a good candidate as an anti-cancer treatment, which requires further study.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».