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Enregistrement W7094949013 · doi:10.5061/dryad.3bk3j9kxp

Data from: Investigating the combined effects of jadomycin B and celecoxib against triple-negative breast cancer using zebrafish larval xenografts

2025· dataset· en· W7094949013 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensNational Research Council CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZebrafishCelecoxibCytotoxicityBreast cancerCancerToxicityHuman breastCancer cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer affects 1 in 8 Canadian women over their lifetime. Triple-negative breast cancer (TNBC) represents 10-20 % of all advanced stage breast cancers, often developing multi-drug resistance (MDR), commonly resulting in treatment failure. Jadomycin B (JB), a natural product of Streptomyces venezuelae, maintains cytotoxicity against MDR TNBCs, shown to be enhanced when combined with selective COX-2 inhibitor, celecoxib (CXB). Our objectives were to generate a fluorescent human TNBC cell line, as well as evaluate the toxicity and anticancer effect of JB combined with CXB using zebrafish larval xenografts. Fluorescent human TNBC MDA-MB-231 cells (231-EGFP) were generated and characterized for zebrafish larval xenografts. A maximum tolerated dose (MTD) in zebrafish larvae was determined for JB (20 mM) and CXB (5 mM). Zebrafish embryos were xenotransplanted with 231-EGFP cells and treated with the MTD of JB CXB. The combination of JB and CXB resulted in a 75% reduction in 231-EGFP fluorescence intensity, significantly higher than reductions caused by either drug alone (39% for JB, 15 % for CXB) (p < 0.05). This study demonstrates the safety and efficacy of JB combined with CXB in a zebrafish larval xenograft model for human TNBC, enhancing anticancer effects, similar to effects previously determined in vitro.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,009

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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