Glucosinolates in crucifers and their potential effects against cancer: Review
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest in the health-promoting properties of cruciferous plant species, and people are urged to incorporate these plants into their diet to fight cancer. Cruciferous vegetables contain glucosinolates, the precursors of isothiocyanates, widely believed to protect humans against several forms of cancer. Iberin (1-isothiocyanato-3-methylsulphinylpropane) and sulforaphane (1-isothiocyanato-4-methylsulphinylbutane) are two isothiocyanates most abundant in broccoli that have been reported to protect against prostate, lung, breast and colon cancers. The aim of this review is to provide updated information on the importance of glucosinolates and their breakdown products (isothiocyanates) in delivering potential health benefits, and to describe the mechanism by which they act to provide these beneficial effects. Factors influencing the glucosinolate content of cruciferous vegetables, both from genetic and horticultural points of view, for future efforts to manipulate glucosinolate content of these vegetables are described. Finally, a brief summary of recent developments concerning crucifer intake and cancer prevention is provided.Key words: Brassica, crucifers, glucosinolates
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».