MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090454469 · doi:10.1002/biof.105

Resveratrol: Biological and pharmaceutical properties as anticancer molecule

2010· review· en· W2090454469 sur OpenAlexaff
Tze‐chen Hsieh, Joseph Wu

Notice bibliographique

RevueBioFactors · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSirtuins and Resveratrol in Medicine
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésResveratrolCancerIn vivoPharmacologyCancer cellCancer preventionChemistryMedicineCancer researchBiologyBiotechnologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is ample evidence that shows an inverse relationship between consumption of fruit/vegetable-rich diets and the risk of cancer at various anatomical sites. In this review, we will assess and summarize recent advances on cancer prevention by resveratrol, a natural stilbenoid present in red grapes, peanuts, some common drinks, and dietary supplements. We will focus on data published within the past few years on in vivo model tumor animal studies that reinforce the chemopreventive efficacy of resveratrol against a multitude of cancers, as well as on its sensitization/enhancing activities against tumor cells when used in combination with established chemotherapeutic and pharmaceutical agents. In addition, we will review examples resveratrol-target proteins, denoted RTPs, including the 24-kDa cytosolic protein quinone reductase 2 (NQO2) discovered in our laboratory that may confer resveratrol responsiveness to cancer cells. We will discuss the possible role of NQO2 in mediating cancer prevention by resveratrol. Our analysis of published data strengthen support that resveratrol displays novel roles in various cellular processes, and help to establish an expanded molecular framework for cancer prevention by resveratrol in vivo.

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations96
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioFactorsMême sujetSirtuins and Resveratrol in MedicineTravaux en français237 207