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Enregistrement W2289096800 · doi:10.1096/fasebj.22.2_supplement.679

Effect of Irinotecan (CPT‐11) on fatty acid status in rats with colorectal cancer

2008· article· en· W2289096800 sur OpenAlexafffundabout
Veena Krishnamurthi, Megan Pawlowicz, Hongyu Xue, Vickie E. Baracos, M T Clandinin, Vera C. Mazurak

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer therapeutics and mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIrinotecanColorectal cancerInternal medicineFatty acidFatty liverChemotherapyMedicineChemistryEndocrinologyCancerGastroenterologyBiochemistryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemotherapy drugs may cause profound changes in fatty acid metabolism. Irinotecan (CPT‐11) is currently used for treatment of colorectal cancer. This study characterized amount and types of fatty acids in phospholipids (PL) and triglycerides (TG) in plasma and liver, in rats (n=15) implanted with a colorectal tumour (Ward) and treated with irinotecan (CPT‐11). Once tumour was established (2cm 3 )CPT‐11 (100mg/kg/day) was administered on 3 consecutive days. Blood and liver were collected 1d and 7d later. A Folch method was used to isolate fatty acids from liver and plasma and thin layer chromatography used to separate TG and PL. Types and amounts of fatty acids were determined using gas chromatography. Liver TG contained 50% less saturated fatty acid 1d post treatment compared with non‐treated rats (p<0.05). Higher C22:4n‐6 and C22:5n‐6 were observed 7 days after treatment, compared with other groups in liver PL (p<0.05). Total plasma PL, C18:0, C18:2n‐6, C20:5n‐3 and total saturated fatty acid decreased 25%, rats treated with chemotherapy when compared with untreated groups (p<0.05). There were no differences in amount or types of fatty acids in plasma TG. The results of this study have implications for dietary intervention during treatment for cancer. This research project was funded by the Canadian Institute of Health Research.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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