A Low Carbohydrate, High Protein Diet May Extend Your Life and Reduce Your Chances of Getting Cancer
Notice bibliographique
Résumé
When glucose in our blood enters our cells it is broken down via glycolysis to pyruvate. Pyruvate can then be converted to lactic acid and secreted, ending glycolysis, or into acetyl-CoA and broken down, with the help of oxygen (O 2 ), within mitochondria to carbon dioxide (CO 2 ) and water via oxidative phosphorylation (OXPHOS, i.e., the Kreb’s, Citric acid or tricarboxylic acid cycle) 1 . In 1857 Louis Pasteur discovered that in the absence of O 2 , normal cells survive by switching from OXPHOS, which generates 36 ATPs/glucose, to glycolysis, which only generates 2 ATPs/glucose. In the 1920s, Otto Warburg found that cancer (CA) cells, unlike normal cells, use glycolysis instead of OXPHOS even when O 2 is present, and this is called “aerobic glycolysis” or the ‘Warburg effect’ 1 . Because most tumours use this less efficient energy generating system, they have to take up more blood glucose (BG) than normal cells to survive and this is the basis for identifying human CAs using PET scans with the glucose analog, 18 fluorodeoxyglucose 2
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,008 |
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 ».