Green Tea Catechins as Novel Antitumor and Antiangiogenic Compounds
Notice bibliographique
Résumé
The concept of cancer prevention by use of naturally occuring substances that could be included in the diet is under investigation as a practical approach towards reducing cancer incidence, and therefore the mortality and morbidity associated with this disease. Tea, which is the most popularly consumed beverage aside from water, has been particularly associated with decreased risk of various proliferative diseases such as cancer and atherosclerosis in humans. Various studies have provided evidence that polyphenols are the strongest biologically active agents in green tea. Green tea polyphenols (GTPs) mainly consist of catechins (3-flavanols), of which (-)-epigallocatechin gallate is the most abundant and the most extensively studied. Recent observations have raised the possibility that green tea catechins, in addition to their antioxidative properties, also affect the molecular mechanisms involved in angiogenesis, extracellular matrix degradation, regulation of cell death and multidrug resistance. This article will review the effects and the biological activities of green tea catechins in relation to these mechanisms, each of which plays a crucial role in the development of cancer in humans. The extraction of polyphenols from green tea, as well as their bioavailability, are also discussed since these two important parameters affect blood and tissue levels of the GTPs and consequently their biological activities. In addition, general perspectives on the application of dietary GTPs as novel antiangiogenic and antitumor compounds are also presented.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».