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Enregistrement W2041660100 · doi:10.4236/abc.2013.32023

Cancer induction pathways and HF-EMF irradiation

2013· article· en· W2041660100 sur OpenAlexfundno aff
Gérard Ledoigt, D Belpomme

Notice bibliographique

RevueAdvances in Biological Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectromagnetic Fields and Biological Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovation, Science and Economic Development CanadaAssociation pour la Recherche Thérapeutique Anti-Cancéreuse
Mots-clésInflammationNADPH oxidaseCancerReactive oxygen speciesCell biologyCancer cellChemistrySignal transductionEpigenomeTranscription factorCancer researchp38 mitogen-activated protein kinasesBiologyBiochemistryImmunologyMAPK/ERK pathwayGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The response of cells to different types of electromagnetic fields can be induced by low-level (athermal) high frequency (HF) electromagnetic field (EMF) exposure associated with mobile phone technologies. There are many examples of biological effects involving the epigenome. EMF could trigger protein activation mediated by ligands, such as Ca2+, that alter the conformation of binding proteins, especially the NADPH plasmic membrane oxidase, so inducing increased formation of reactive oxygen species (ROS) that may alter proteomic functions. Classical antiapoptotic and procarcinogenic signaling mechanisms that are commonly found activated in human malignancies and in inflammation mainly involve the transcription factor NF-κB. The microenvironment that exists during chronic inflammation can contribute to cancer progression. The data support the proposition that long term HF-EMF exposure caused by improper use of cell phones may potentially cause cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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