Azoxymethane-induced rat aberrant crypt foci: Relevance in studying chemoprevention of colon cancer
Notice bibliographique
Résumé
The pathogenesis of colon cancer involves sequential and multistep progression of epithelial cells initiated to a cancerous state with defined precancerous intermediaries. Aberrant crypt foci (ACF) represent the earliest identifiable intermediate precancerous lesions during colon carcinogenesis in both laboratory animals and humans. ACF are easily induced by colon-specific carcinogens in rodents and can be used to learn more about the process of colon carcinogenesis. For over two decades, since its first discovery, azoxymethane (AOM)-induced rodent ACF have served as surrogate biomarkers in the screening of various anticarcinogens and carcinogens. Several dietary constituents and phytochemicals have been tested for their colon cancer chemopreventive efficacy using the ACF system. There has been substantial effort in defining and refining ACF in terms of understanding their molecular make-up, and extensive research in this field is currently in progress. In chemoprevention studies, AOM-induced rat ACF have been very successful as biomarkers, and have provided several standardized analyses of data. There have been several studies that have reported that ACF data do not correlate to actual colon tumor outcome, however, and hence there has been an ambiguity about their role as biomarkers. The scope of this mini-review is to provide valuable insights and limitations of AOM-induced rat ACF as biomarkers in colon cancer chemoprevention studies. The role of the dynamics and biological heterogeneity of ACF is critical in understanding them as biomarkers in chemoprevention studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».