Boric acid and Calcium fructoborate effect in ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
A2780 ovarian cancer cell line was used to investigate the effects of Boric Acid (BA) and Calcium Fructoborate (CaF) on the proteomic profile of cells in terms of apoptotic pathways and DNA damage/repair pathways. Cell viability and toxicity were determined by the MTT method. Cells were treated with BA and CaF according to the MTT results and collected for protein isolation. Protein isolation was performed from the cell line. Peptides from each sample were obtained for bottom-up proteomic analysis and run on a LC–MS/MS (DionexUltimate 3000 RSLCnano system/Easy Spray/Q-Exactive Plus, Thermo Scientific, USA) The LC-MSMS raw data were processed with the MaxQuant software and searched with Andromeda search engine against the human UniProt database. Comparison of groups were visualized through heatmaps that were prepared on the pHeatmap, an R function to draw heatmaps. Enriched pathways were determined through inputting the Uniprot codes of each protein on the online mapping tool path DIP. Protein-protein interaction networks were analysed through the Integrated Interactions Database of University of Toronto. As a result, Calcium fructoborate (CFB) may have elicited a strong biological response by markedly reducing the expression of apoptosis-related proteins in some samples and appears to cause a more pronounced change in the expression of DNA repair-related proteins than boric acid. These changes are mostly in the direction of repression (negative values), suggesting that it could potentially suppress DNA repair pathways. The CaF group was found to be associated with apoptosis and DNA repair pathways.
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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 | 0,000 |
| 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 ».