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Enregistrement W4399869328 · doi:10.14218/jcth.2024.00125

Oncolytic Virus Senecavirus A Inhibits Hepatocellular Carcinoma Proliferation and Growth by Inducing Cell Cycle Arrest and Apoptosis

2024· article· en· W4399869328 sur OpenAlexaff
Tao Gong, Xiao Liu, Qingyuan Li, Donald R. Branch, Melika Loriamini, Wenxian Wen, Yaoqiang Shi, Qi Tan, Bin Fan, Zhonghui Zhou, Yujia Li, Chunhui Yang, Shilin Li, Xiaoqiong Duan, Limin Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Hepatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusMedicineHepatocellular carcinomaApoptosisCancer researchHepatic carcinomaCell growthCell cycleCell cycle checkpointOncologyVirologyInternal medicineTumor cellsCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: and to elucidate its mechanisms of action. Methods: using HepG2 cells, and Ki67 expression in the tumor tissues was assessed. The terminal deoxynucleotidyl transferase dUTP nick end labeling assay and hematoxylin and eosin staining were employed to evaluate HCC apoptosis and the toxicity of SVA on mouse organs. Results: setting, SVA effectively suppressed the growth of HCC in a mouse model. SVA treatment resulted in a significant decrease in Ki67 expression and an increase in apoptosis of tumor cells. No notable histopathological alterations were observed in the organs of mice during SVA administration. Conclusions: SVA inhibits the growth of HCC cells by inducing cell cycle arrest and apoptosis. It does not cause any noticeable toxicity to vital organs.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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