<em>Lentinula edodes </em>Cultured Extract Treated Mesenchymal-Derived Extracellular Vesicle Modulated Breast Cancer Stem Cells and Reprogramming of microRNAs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast carcinoma represents the most frequent malignancy in women in Canada. The intrinsic or acquired drug resistance significantly contributes to in-creased risk of recurrence and metastasis. Although, front-line therapy is multimodal, chemoresistance remains a major hurdle in treatment and therapy. Intake of natural compounds issued from the fermentation processes are now considered a god strategy to help overcome chemoresistance. Materials and Methods: Extracellular vehicles (EVs) from Mesenchymal Stro-mal/Stem Cells (MSCs) pretreated with Lentinula edodes cultured extract (AHCC) were used to study the effect on reducing chemoresistance and modulating mi-croRNAs in cell lines, MCF-7 and MCF-7/DOX cells by EVs derived from MSCs under AHCC treatment. Characterization of EVs was done by using nanoparticles tracking analysis. MicroRNas and the formation of cancer stem cells were studied. Results: miRNA analysis revealed that AHCC remarkably affected the expression of several microRNAs, amongst which are miR-155, miR-34a, miR-Let7 and miR-200c. In vitro experiments showed inhibition of cancer stem cell proliferation after challenging the cells with EVs pretreated with AHCC. Conclusion: Our data demonstrated that AHCC may contribute to the modulation of tumor microenvironment, thus influenc-ing the development of cancer stem cells.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».