Molecular Mechanisms and Pathways as Targets for Cancer Prevention and Progression with Dietary Compounds
Notice bibliographique
Résumé
A unique feature of bioactive food ingredients is their broad antioxidant function. Antioxidants having a wide spectrum of chemical structure and activity beyond basic nutrition; display different health benefits by the prevention and progression of chronic diseases. Functional food components are capable of enhancing the natural antioxidant defense system by scavenging reactive oxygen and nitrogen species, protecting and repairing DNA damage, as well as modulating the signal transduction pathways and gene expression. Major pathways affected by bioactive food ingredients include the pro-inflammatory pathways regulated by nuclear factor kappa B (NF-κB), as well as those associated with cytokines and chemokines. The present review summarizes the importance of plant bioactives and their roles in the regulation of inflammatory pathways. Bioactives influence several physiological processes such as gene expression, cell cycle regulation, cell proliferation, cell migration, etc., resulting in cancer prevention. Cancer initiation is associated with changes in metabolic pathways such as glucose metabolism, and the effect of bioactives in normalizing this process has been provided. Initiation and progression of inflammatory bowel diseases (IBD) which increase the chances of developing of colorectal cancers can be downregulated by plant bioactives. Several aspects of the potential roles of microRNAs and epigenetic modifications in the development of cancers have also been presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».