已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Effect and Mechanism of 6-Gingerol against Precancerous Lesions of Gastric Cancer Based on Network Pharmacology and In Vitro Experiment

PI3K/AKT/mTOR通路 体外 蛋白激酶B 癌症 细胞凋亡 药理学 细胞周期 机制(生物学) 癌症研究 姜辣素 化学 医学 内科学 生物化学 认识论 哲学 色谱法
作者
Jingyu Xu,Cian Zhang,Ling Wang,Meiling Wang,JIayu Liang,Yanlong Yang,Xuan Zhang
出处
期刊:Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening [Bentham Science Publishers]
卷期号:27
标识
DOI:10.2174/0113862073303380240722112207
摘要

Background: Precancerous Lesions of Gastric Cancer (PLGC) are critical in the secondary prevention of gastric cancer. Despite the notable effects of natural products on PLGC, the specific mechanisms by which compounds, like 6-gingerol, influence these lesions are not fully understood. Aims: This study aimed to confirm the effect and mechanism of 6-gingerol in the treatment of precancerous lesions of gastric cancer (PLGC). Objective: The objective of this study was to elucidate the effects and mechanisms of 6-gingerol against PLGC using network pharmacology and in vitro experiments. Methods: We employed network pharmacology to identify potential targets and pathways influenced by 6-gingerol, followed by validation through in vitro experiments using a PLGC cell model. Results: Network pharmacology analysis highlighted the PI3K/Akt signaling pathway as significantly influenced by 6-gingerol. In vitro experiments confirmed that 6-gingerol effectively inhibited proliferation, invasion, and metastasis of MC cells, promoted apoptosis, and induced cell cycle arrest, primarily through modulation of the PI3K/Akt pathway. Statistical analysis revealed significant inhibition (p < 0.05) across these cellular processes in a dose-dependent manner. Conclusion: This study demonstrated that 6-gingerol acts as an effective agent against PLGC, with clear dose-dependent effects that pave the way for further experimental and clinical exploration. other: none
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
等等发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
7秒前
8秒前
9秒前
学术垃圾发布了新的文献求助10
12秒前
369ninja发布了新的文献求助10
12秒前
Rigel完成签到,获得积分10
12秒前
小蘑菇应助ABC的风格采纳,获得10
13秒前
14秒前
1nooooo完成签到 ,获得积分10
14秒前
冷静成败完成签到,获得积分10
14秒前
汤姆利伯发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
kkk完成签到,获得积分10
18秒前
学术垃圾完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
伯云完成签到,获得积分10
19秒前
22秒前
Vincent完成签到,获得积分20
22秒前
ding应助超级的路人采纳,获得10
22秒前
23秒前
24秒前
24秒前
24秒前
cc发布了新的文献求助30
24秒前
Criminology34应助机智的寒天采纳,获得40
25秒前
犹豫山菡完成签到,获得积分10
25秒前
豆豆完成签到,获得积分10
26秒前
Luv_0完成签到,获得积分10
27秒前
白门小强发布了新的文献求助10
27秒前
深情安青应助369ninja采纳,获得10
28秒前
29秒前
ABC的风格发布了新的文献求助10
29秒前
张欢馨应助学术垃圾采纳,获得10
29秒前
激你肽酶完成签到,获得积分10
30秒前
lumi发布了新的文献求助10
31秒前
33秒前
34秒前
彭于晏应助大导师采纳,获得10
37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
Römisch-Germanische Forschungen 1000
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
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
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 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 7618703
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9194215
关于积分的说明 19705554
捐赠科研通 7190971
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272346
关于科研通互助平台的介绍 2434920
邀请新用户注册赠送积分活动 2267496