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Enregistrement W2061019805 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-314

Abstract 314: Effect of dietary carbohydrates and exercise on prostate cancer progression in LNCaP xenograft model.

2013· article· en· W2061019805 sur OpenAlexaff
Xiangfeng Ge, Natalie A. Venier, Neil Fleshner, Laurence Klotz, Vasundara Venkateswaran

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLNCaPProstate cancerEndocrinologyMedicineInternal medicineCarbohydrateInsulinCancerProstateDiabetes mellitusPhysical exercise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Prostate cancer (PCa) is the second leading cause of death among North American men. There are many risk factors for PCa, dietary as well as physical activity play a role in the development and progression of the disease. Our lab has previously reported that increased intake of dietary carbohydrates was associated with increased tumor growth and activation of signaling pathways distal to the insulin receptor in a murine model of prostate cancer. In humans, one of the most potent stimulants for insulin production is glucose consumption and carbohydrate restriction reduces serum insulin and IGF-I levels to a greater extent than dietary fat restriction. Numerous studies have also found an inverse relationship between exercise and PCa progression. For example, a study by Barnard et al (2003) demonstrated that regular physical activity in PCa patients decreased serum insulin and IGF-I levels, and also elevated IGF binding protein I. However, the exact relationships between diet, exercise and PCa, as well as their underlying mechanisms, are unclear. Herein we aim to investigate the effect of sustained aerobic exercise on PCa tumour growth in animals placed on a high carbohydrate diet. Methods: Athymic (6 -8 week old) nude mice (n=40) were inoculated subcutaneously with 1 million LNCaP cells. Mice were fed ad libitum with a high-carbohydrate (HC) diet or a low-carbohydrate (LC) diet. Animals were randomized into four groups: HC with and without exercise, LC with and without exercise. Exercise was implemented for 5 days/week (3 x 15 mins; 2-min breaks between cycles; 2.0-10.0 m/min) using a forced exercise wheel. Exercise was performed for a period of 10 weeks. Body weights, tumour volumes, and food consumption were recorded tri-weekly. Blood samples were obtained by sephenous vein bleeding at various times during the study period. Comparisons between groups over time were performed using RANOVA Type 3 Tests of Fixed Effects. Results: There were no significant differences in animal weight and food consumption between groups. Tumour growth, wet tumour weights were not significantly different between groups. However it was very interesting to note that animals from the exercise group had a slower tumour growth rate compared to animals from the no exercise group. Citation Format: Xiangfeng Ge, Natalie Venier, Neil Fleshner, Laurence Klotz, Vasundara Venkateswaran. Effect of dietary carbohydrates and exercise on prostate cancer progression in LNCaP xenograft model. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 314. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-314

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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