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Enregistrement W1952978180 · doi:10.6000/1927-5951.2015.05.03.4

Linoleic Acid Blocks the Inhibitory Effects of Caffeine on Tumour Promotion by 12-O-Tetradecanoylphorbol-13-Acetate in Two-Stage Carcinogenesis in Mouse Skin

2015· article· en· W1952978180 sur OpenAlexvenueno aff
Ken Yasukawa

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinoleic acidCaffeineDMBAChemistryCarcinogenesisAnticarcinogenTumor promotionLinolenic acidOleic acidPolyunsaturated fatty acidBiochemistry12-O-Tetradecanoylphorbol-13-acetateIn vivoPharmacologyFatty acidEndocrinologyInternal medicineBiologyMedicineEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study assessed the in vivo effects of fatty acids on inflammation and carcinogenesis in mice. Fifteen fatty acids were examined for their effects on the inhibitory effect of caffeine on 12-O-tetradecanoylphorbol-13-acetate (TPA)-induced ear oedema in mice. Furthermore, linoleic acid was studied for its effects on the inhibitory effect of caffeine on carcinogenesis in mouse skin initiated with 7,12-dimethylbenz[a]anthracene (DMBA) and promoted by TPA. Among fatty acids, linoleic, γ-linolenic and oleic acids most strongly blocked the inhibitory effect of caffeine on TPA-induced ear oedema. Furthermore, linoleic acid also markedly blocked the inhibitory effect of caffeine on the tumour-promoting activity of TPA. This is the first report to suggest that fatty acids, such as linoleic, γ-linolenic and oleic acids, block the anti-inflammatory activity of caffeine on TPA-induced inflammation in mice. Linoleic acid blocked the inhibitory effect of caffeine on tumour promotion by TPA in the two-stage mouse skin carcinogenesis model. These results suggest that intake of linoleic acid requires attention.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,313 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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