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Enregistrement W2167648442 · doi:10.1007/s10555-010-9264-x

Cytochrome P450-derived eicosanoids: the neglected pathway in cancer

2010· review· en· W2167648442 sur OpenAlexaff
Dipak Panigrahy, Arja Kaipainen, Emily R. Greene, Sui Huang

Notice bibliographique

RevueCancer and Metastasis Reviews · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEicosanoids and Hypertension Pharmacology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésArachidonic acidAutacoidEicosanoidHydroxyeicosatetraenoic acidCytochrome P450LipoxygenaseLeukotrieneLipid signalingBiochemistryCYP2C8Metabolic pathwayBiologyChemistryLeukotriene B4InflammationEnzymeCYP2C9ReceptorImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endogenously produced lipid autacoids are locally acting small molecule mediators that play a central role in the regulation of inflammation and tissue homeostasis. A well-studied group of autacoids are the products of arachidonic acid metabolism, among which the prostaglandins and leukotrienes are the best known. They are generated by two pathways controlled by the enzyme systems cyclooxygenase and lipoxygenase, respectively. However, arachidonic acid is also substrate for a third enzymatic pathway, the cytochrome P450 (CYP) system. This third eicosanoid pathway consists of two main branches: ω-hydroxylases convert arachidonic acid to hydroxyeicosatetraenoic acids (HETEs) and epoxygenases convert it to epoxyeicosatrienoic acids (EETs). This third CYP pathway was originally studied in conjunction with inflammatory and cardiovascular disease. Arachidonic acid and its metabolites have recently stimulated great interest in cancer biology; but, unlike prostaglandins and leukotrienes the link between cytochome P450 metabolites and cancer has received little attention. In this review, the emerging role in cancer of cytochrome P450 metabolites, notably 20-HETE and EETs, are discussed.

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)0,001
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations198
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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