Assessment of Antimicrobial (Host Defense) Peptides as Anti-Cancer Agents
Notice bibliographique
Résumé
Cationic antimicrobial (host defense) peptides (CAPs) are able to kill microorganisms and cancer cells, leading to their consideration as novel candidate therapeutic agents in human medicine. CAPs can physically associate with anionic membrane structures, such as those found on cancer cells, causing pore formation, intracellular disturbances, and leakage of cell contents. In contrast, normal cells are less negatively-charged and are typically not susceptible to CAP-mediated cell death. Because the interaction of CAPs with cells is based on charge properties rather than cell proliferation, both rapidly dividing and quiescent cancer cells, as well as multidrug-resistant cancer cells, are targeted by CAPs, making CAPS potentially valuable as anti-cancer agents. CAPs often exist as families of peptides with slightly different amino acid sequences. In addition, libraries of synthetic peptide variants based on naturally occurring CAP templates can be generated in order to improve upon their action. High-throughput screens are needed to quickly and efficiently assess the suitability of each CAP variant. Here we present the methods for assessing CAP-mediated cytotoxicity against cancer cells (suspension and adherent) and untransformed cells (measured using the tritiated thymidine-release or MTT assay), and for discriminating between cell death caused by necrosis (measured using lactate dehydrogenase- or (51)Cr-release assays), or apoptosis and necrosis (single-stranded DNA content measured by flow cytometry). In addition the clonogenic assay, which assesses the ability of single transformed cells to multiply and produce colonies, is described.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».