Effects of Flaxseed Lignan and Oil on Bone Health of Breast-Tumor-Bearing Mice Treated With or Without Tamoxifen
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies showed that flaxseed lignan (secoisolariciresinol diglucoside, SDG) and oil (FO) inhibit established breast tumor growth in athymic mice with or without tamoxifen (TAM) treatment. TAM was found to increase bone mineral content (BMC) and density (BMD) in breast cancer patients. It is not known whether SDG or FO alone or combined with TAM affects bone health. Hence, the effects of SDG and FO, alone or in combination, on BMC, BMD, and biomechanical bone strength in ovariectomized athymic mice with established human breast tumors (MCF-7) treated with or without TAM were studied. In a factorial design, mice were divided into four non-TAM and four TAM groups. Each group consisted of mice fed a basal diet (BD), SDG (1 g/kg), FO (38.5 g/kg) or SDG + FO (combination) diets. The TAM group had TAM implants that provide a 5-mg TAM dose released over 60 d. TAM exerted an overall significant effect in increasing BMC, BMD, and biomechanical strength in femurs and lumbar vertebra. Without TAM treatment, SDG produced significant lower femur BMD (6%) while FO produced lower vertebrae BMC (8%) and BMD (6%). With TAM treatment, SDG and FO did not exert an effect on BMC and BMD at the femur or vertebra. SDG and FO produced no marked effect on biomechanical bone strength with or without TAM treatment. In conclusion, FS components did not significantly attenuate the positive effects on bone induced by TAM in this model system, indicating no apparent adverse effects on bone health.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».