Target Screening and Validation of the Antitumor Effect of Saponin Extract From <i>Holothuria leucospilota</i>
Notice bibliographique
Résumé
This paper aimed to isolate and characterize the saponins from Holothuria leucospilota and investigate their potential antitumor effects and antitumor targets using network pharmacology and bioinformatics. The purified saponins were analyzed using electrospray ionization-tandem mass spectrometry (ESI-MS/MS). Ten saponins were identified. The in vitro experiments demonstrated that H. leucospilota saponins exhibited significant dose-dependent inhibition on HepG2, Panc02, and UM-UC-3 cell proliferation and differentiation. In addition, through network pharmacology, bioinformatics, and molecular docking, a total of 22 key tumor targets of H. leucospilota saponins were identified. Then, the reverse-transcription quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR) results showed that the saponins from H. leucospilota can inhibit the expression of target genes AURKB, BIRC5, CHEK1, PTGS2, and MMP9, and may affect the neuroactive ligand-receptor signaling pathway, thereby suppressing tumor proliferation and migration. In conclusion, we have demonstrated that the saponin extract from H. leucospilota has potential application value in tumor therapy.
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 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 ».