A Critical Review on the Effect of Docosahexaenoic Acid (DHA) on Cancer Cell Cycle Progression
Notice bibliographique
Résumé
Globally, there were 14.1 million new cancer diagnoses and 8.2 million cancer deaths in 2012. For many cancers, conventional therapies are limited in their successes and an improved understanding of disease progression is needed in conjunction with exploration of alternative therapies. The long chain polyunsaturated fatty acid, docosahexaenoic acid (DHA), has been shown to enhance many cellular responses that reduce cancer cell viability and decrease proliferation both in vitro and in vivo. A small number of studies suggest that DHA improves chemotherapy outcomes in cancer patients. It is readily incorporated into cancer cell membranes and, as a result there has been considerable research regarding cell membrane initiated events. For example, DHA has been shown to mediate the induction of apoptosis/reduction of proliferation in vitro and in vivo. However, there is limited research into the effect of DHA on cell cycle regulation in cancer cells and the mechanism(s) by which DHA acts are not fully understood. The purpose of the current review is to provide a critical examination of the literature investigating the ability of DHA to stall progression during different cell cycle phases in cancer cells, as well as the consequences that these changes may have on tumour growth, independently and in conjunction with chemotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».