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Enregistrement W2079472804 · doi:10.1002/mnfr.200400053

Dietary factors and the regulation of 3-hydroxy-3-methylglutaryl coenzyme A reductase: Implications for breast cancer development

2004· review· en· W2079472804 sur OpenAlexaff
Robin E. Duncan, Ahmed El‐Sohemy, Michael C. Archer

Notice bibliographique

RevueMolecular Nutrition & Food Research · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMevalonate pathwayReductaseHMG-CoA reductaseCoenzyme ABreast cancerMevalonic acidCell growthDNA synthesisCancerCholesterolFatty acid synthesisSterol regulatory element-binding proteinBiologyHydroxymethylglutaryl-CoA reductaseBiochemistryCancer cellCancer researchEndocrinologyInternal medicineEnzymeMedicineSterolIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A role for mevalonate in cancer development has long been suggested by findings that 3-hydroxy-3-methylglutaryl coenzyme A (HMG-CoA) reductase activity is elevated in malignant cells. Increased synthesis mevalonate and mevalonate-derived nonsterol isoprenoids supports increased cell proliferation through the activation of growth-regulatory proteins and oncoproteins, and by promoting DNA synthesis. We have recently shown that mevalonate promotes the growth of human breast cancer cells both in culture and as tumors grown in nude mice. Inhibition mevalonate synthesis, therefore, may be an effective strategy to impair the growth of malignant breast cells. Several dietary compounds with known anti-cancer effects are also reported to inhibit HMG-CoA reductase activity. Here, we review evidence suggesting that inhibition of mevalonate synthesis may mediate the protective effects of cholesterol, plant isoprenoids, genistein, and long-chain n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) on experimental breast 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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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