Studies on the Chemopreventive Effect of Carnitine on Tumorigenesis In Vivo, Using Two Experimental Murine Models of Colon Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Carnitine is known for its essential role in intermediary metabolism. In vitro studies suggest that its antioxidant and anti-inflammatory properties are potentially beneficial toward cancer prevention. This study tested effects of carnitine on the development of colon cancer in vivo using 2 murine models: azoxymethane (AOM) treatment as a model of carcinogen-induced colon cancer and a genetically induced model using Apc (Min/+) mice. AOM and Apc (Min/+) mice divided into dietary groups varying in lipid content, with or without carnitine supplementation (0.08%). AOM-exposed mice on a high butterfat diet had significantly increased aberrant crypts (ACF) (9.3 ± 0.88 vs. 6.3 ± 0.65), and macroscopic tumors (3.8 ± 0.95 vs. 2.0 ± 0.25) compared to mice on a control diet. In AOM mice fed the high butterfat diet, carnitine supplementation inhibited ACF (4.9 ± 0.7 vs. 9.3 ± 0.88, P < 0.001), crypt multiciplicity (1.6 ± 0.08 vs. 1.92 ± 0.1, P < 0.01) and tumors (1.5 ± 0.38 vs. 3.8 ± 0.95, P < 0.001). Carnitine supplementation resulted in significantly increased tissue carnitine and acylcarnitine levels. Carnitine inhibited the development of precancerous lesions and macroscopic colonic tumors in AOM-treated mice. However, carnitine did not exert protective effects on intestinal tumors in Apc (Min/+) mice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».