Niacin Supplementation Decreases the Incidence of Alkylation-Induced Nonlymphocytic Leukemia in Long-Evans Rats
Notice bibliographique
Résumé
Niacin deficiency impairs poly(ADP-ribose) formation and enhances ethylnitrosourea (ENU)-induced carcinogenesis. Previous experiments were compromised by rapid progression of cancer, and the current study was designed with half the number of ENU doses. Weanling male Long-Evans rats were fed niacin deficient (ND), pair-fed (PF) control (30 mg nicotinic acid/kg), or pharmacological niacin (NA; 4 g nicotinic acid/kg) diets. After 2 wk, rats were gavaged every other day with ENU [30 mg/kg body weight (bw)] or vehicle (6 doses). Four days after the last dose of ENU, all rats were switched to AIN-93M diet and mildly feed restricted to maintain a constant food intake per bw. Rats were monitored for termination criteria and assessed for cancer development. Total cancers developed more rapidly in rats on the ND diet compared to those receiving high dose supplements of NA (P = 0.02; Gehan's generalized Wilcoxon test). Importantly, all of these differences occurred in the leukemias, especially the nonlymphocytic leukemia fraction (P = 0.008; Gehan's generalized Wilcoxon test), with incidences of 36%, 17%, and 11% in ND, PF, and NA rats, respectively. Because nonlymphocytic leukemias represent the majority of secondary cancers, these data support the concept that niacin supplementation may help protect cancer patients from the deleterious side effects of chemotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».