A Scoping Review of Interactions between Omega-3 Long-Chain Polyunsaturated Fatty Acids and Genetic Variation in Relation to Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review examines the interaction of docosahexaenoic acid (DHA) and eicosapentaenoic acid (EPA) and genetic variants of various types of cancers. A comprehensive search was performed to identify controlled and observational studies conducted through August 2017. Eighteen unique studies were included: breast cancer (n = 2), gastric cancer (n = 1), exocrine pancreatic cancer (n = 1), chronic lymphocytic leukemia (n = 1), prostate cancer (n = 7) and colorectal cancer (n = 6). An additional 13 studies that focused on fish intake or at-risk populations were summarized to increase readers' understanding of the topic based on this review, DHA and EPA interact with certain genetic variants to decrease breast, colorectal and prostate cancer risk, although data was limited and identified polymorphisms were heterogeneous. The evidence to date demonstrates that omega-3 long-chain polyunsaturated fatty acids (n-3 LC-PUFA) may decrease cancer risk by affecting genetic variants of inflammatory pathways, oxidative stress and tumor apoptosis. Collectively, data supports the notion that once a genetic variant is identified, the benefits of a targeted, personalized therapeutic regimen that includes DHA and/or EPA should be considered.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».