Genomic instability in human cancer: Molecular insights and opportunities for therapeutic attack and prevention through diet and nutrition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Genomic instability can initiate cancer, augment progression, and influence the overall prognosis of the affected patient. Genomic instability arises from many different pathways, such as telomere damage, centrosome amplification, epigenetic modifications, and DNA damage from endogenous and exogenous sources, and can be perpetuating, or limiting, through the induction of mutations or aneuploidy, both enabling and catastrophic. Many cancer treatments induce DNA damage to impair cell division on a global scale but it is accepted that personalized treatments, those that are tailored to the particular patient and type of cancer, must also be developed. In this review, we detail the mechanisms from which genomic instability arises and can lead to cancer, as well as treatments and measures that prevent genomic instability or take advantage of the cellular defects caused by genomic instability. In particular, we identify and discuss five priority targets against genomic instability: (1) prevention of DNA damage; (2) enhancement of DNA repair; (3) targeting deficient DNA repair; (4) impairing centrosome clustering; and, (5) inhibition of telomerase activity. Moreover, we highlight vitamin D and B, selenium, carotenoids, PARP inhibitors, resveratrol, and isothiocyanates as priority approaches against genomic instability. The prioritized target sites and approaches were cross validated to identify potential synergistic effects on a number of important areas of cancer biology.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle