Anti-cancer potential of synergistic phytochemical combinations is influenced by the genetic profile of prostate cancer cell lines

植物化学 前列腺癌 癌症 癌细胞系 生物 医学 癌症研究 癌细胞 肿瘤科 计算生物学 传统医学 内科学
作者
Carol A. Gano,Shadma Fatima,Timothy W. Failes,Gregory M. Arndt,Mila Sajinovic,David A. Mahns,Ahmad Saedisomeolia,Jens R. Coorssen,Joseph Bucci,Paul de Souza,Fatemeh Vafaee,Kieran F. Scott
出处
期刊:Frontiers in Nutrition [Frontiers Media]
卷期号:10: 1119274-1119274 被引量:14
标识
DOI:10.3389/fnut.2023.1119274
摘要

Our study identifies patterns of synergy that are dependent on tumour cell genotype and are independent of androgen signaling but are dependent on pTEN. Despite evident cell-type specificity in both maximally-synergistic combinations and the pathways that phytochemicals modulate, these combinations interact with similar prostate cancer protein targets. Here, we identify an approach that, when coupled with advanced data analysis methods, may suggest optimal dietary phytochemical combinations for individual consumption based on tumour molecular profile.Graphical abstract.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
君颜未改完成签到,获得积分10
刚刚
Mason完成签到,获得积分10
刚刚
Ealice发布了新的文献求助10
刚刚
舒适的文博完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
光宇完成签到 ,获得积分10
1秒前
瑞rui完成签到,获得积分10
2秒前
CKY发布了新的文献求助60
3秒前
科研通AI6.2应助xhh采纳,获得10
3秒前
3秒前
xuuer完成签到,获得积分10
4秒前
柚C美式发布了新的文献求助10
5秒前
传奇3应助youxianlang采纳,获得10
5秒前
gulugulu完成签到 ,获得积分10
6秒前
肖李完成签到,获得积分20
6秒前
害羞破茧完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
11秒前
嘻嘻发布了新的文献求助10
11秒前
13秒前
红细胞发布了新的文献求助10
14秒前
瑾怡Zhang完成签到,获得积分10
14秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
老实芭蕉应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
yzy应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
15秒前
15秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
星辰大海应助静ZJ采纳,获得10
15秒前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
土豆土豆发布了新的文献求助10
15秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
无花果应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
molihuakai应助科研通管家采纳,获得20
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
全员动态考核,锚定高质量发展:读懂同济大学教师人事改革新政的深层价值 900
Health Psychology 800
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7594691
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9171587
关于积分的说明 19632352
捐赠科研通 7172147
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267751
关于科研通互助平台的介绍 2432512
邀请新用户注册赠送积分活动 2260657