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Enregistrement W2138653562 · doi:10.1139/bcb-2012-0044

The epigenetic potentials of dietary polyphenols in prostate cancer management

2013· review· en· W2138653562 sur OpenAlexvenueno aff
Ata Abbas, William L. Patterson, Philippe T. Georgel

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFlavonoids in Medical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institutes of Health
Mots-clésEpigeneticsProstate cancerCancermicroRNADNA methylationPolyphenolCancer researchDiseaseProstateBiologyCancer preventionHistoneMedicineBioinformaticsInternal medicineBiochemistryAntioxidantGene expressionDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer is a disease that is greatly affected by lifestyle, particularly diet, and is more prevalent in US and European countries compared with South and East Asia. Among several known causes and risk factors, nutrition plays an important role in prostate cancer pathogenesis. Various dietary components including polyphenols have been shown to possess anticancer properties. Dietary polyphenols have been the subject of extensive studies for the last decade because of their anticancer and chemopreventive potentials. Besides possessing various antitumor properties, dietary polyphenols also contribute to epigenetic changes associated with the fate of cancer cells and have emerged as potential drugs for therapeutic intervention. Various polyphenols have been shown to affect DNA methylation, histone posttranslational modifications, and microRNA expression patterns in prostate cancer. In this review, we discuss the contribution of dietary polyphenols to various epigenetic modifications in prostate cancer. Since prostate cancer and diet are intimately associated, polyphenol-rich diets that epigenetically modify tumor biology have great significance in the prevention and management of prostate 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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