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Enregistrement W2201702322 · doi:10.13034/jsst.v8i2.76

Le potentiel thérapeutique d’un lipide de l’avocat (avocatin B) pour le traitement des leucémies aiguës myéloblastiques

2015· article· fr· W2201702322 sur OpenAlexvenueno aff
Tarek Omaiche

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular biologyMedicineGynecologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nos jours, le traitement le plus répandu contre les cancers est la chimiothérapie. C'est une pratique qui se résume à l’utilisation des médicaments qui tuent les cellules qui se divisent rapidement. Cependant, la chimiothérapie est inefficace pour le traitement de certains cancers comme la leucémie aigüe myéloblastique(LMA).Ce type du cancer affecte les cellules souches responsables de la production des plaquettes, des globules rouges et blancs. Cette approche est souvent trop intense puisqu’elle tue les normales cellulaires qui sont important pour la fonction du corps. Dans ce contexte, le professeur Paul Spagnuolo et son équipe à l’Université de Waterloo ont récemment reporté l’existence d’un lipide de l’avocat nommé l’avocatin B, qui peut efficacement tuer les cellules souches cancéreuses leucémiques sans endommager les cellules souches normales. L’avocatin B affecte l’oxydation des acides gras et réduit la production de l’NADPH, l’NAD et le GSH, des molécules essentielles pour le contrôle du stress oxydatif cellulaire. [1] En absence des défenses anti-oxydantes, les cellules cancéreuses succombent à la mort cellulaire programmée (apoptose).Now a days the most common treatment against cancer is chemotheraphy.This is a practise which uses medications who kills rapidly diving cells.Chemotheraphy is an ineffective treatment against certain cancers like acute myelodi leukemia(AML).This type of cancer affects the stem cells respondisble for the production of platelets,red and white blood cells.This approach is often to much/intense since it kills normal cells which are mportnat for the function of the body.In this context,Dr.Paul Spagnulo and his team at the University of Waterloo have recently reported dthe existence of a lipid in avacodo's called avocatin B,which can effectively kill the cancer cells without damaging the normal cells.Avocatin B affects the oxidation of fatty acids and reduces(?) the production of NADPH, NAD and GSH; molecules that are essential for the control of oxidative stress. [1] These factors eventually lead to a programmed cell death (apoptosis).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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