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Enregistrement W2585025634 · doi:10.17795/ijcp-5868

Scientific Advances of Milk Enrichment with Conjugated Linoleic Acid to Produce Anti-Cancer Milk

2017· article· en· W2585025634 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Hossein Biglu, Hossein Janmohammadi, Leila Mirzapour

Notice bibliographique

RevueIranian Journal of Cancer Prevention · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConjugated linoleic acidFood scienceMedicineLinoleic acidBiotechnologyFatty acidBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Conjugated linoleic acid (CLA) is an unsaturated fatty acid that after the discovery of its anti-cancerous properties numerous researches conducted to increase its concentration in the food products. The current study aimed to review researches in the field of milk enrichment with CLA to identify the main actors and highlight the achievements in the field; therefore, the effectiveness of these researches for producing anti-cancer milk was surveyed. Methods: The journal of dairy science was selected for data extraction and related papers were identified via review of all published papers during years 2003 - 2013 and then were subjected into content analysis. Statistical analysis was done with the MEANS procedure of SAS software (Version 9.1). Results: Among all collected papers, only 72 were eligible. Data analysis showed that the USA, Canada and France were the most productive countries in the field of milk enrichment with CLA. Surprisingly, Iran did not have any paper in this field in the journal of dairy science. The supplements that were added to the animal diets were enriched by linoleic or linolenic acids. Enhancing the milk cis-9, and trans-11 CLA content were the main objectives of researches. More than 70% of treatments led to the supply of the minimum amount of CLA to prevent cancer with serving milk twice a day. Conclusions: Considerably, milk enrichment with CLA mostly has being attracted by developed countries. Enriching milk with CLA is a suitable scientific strategy to fight against cancer. It is important to increase researches in increasing trans- 10, and cis- 12 CLA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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