Pharmacologic Evidence of Green Tea in Targeting Tyrosine Kinases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Green tea has been extensively studied for its potential health benefits against diseases, such as cancers, cognitive degenerative diseases, and cardiovascular diseases. METHODS: The authors undertook a structured search of peer-reviewed research articles from three databases including PubMed, Embase, and Ovid MEDLINE. Recent and up-to-date studies relevant to the topic were included. RESULTS: Green tea extract exerts its functions by interacting with multiple signalling pathways in human cells. Protein tyrosine kinase is one of the examples. Abnormal activation of tyrosine kinase is observed in some tumour cells. Green tea extract inhibits phosphorylation, reduces expression, or attenuates downstream signalling of epidermal growth factor receptor, insulin-like growth factor receptor, vascular endothelial growth factor receptor, and non-receptor tyrosine kinase. Combination of green tea extract with tyrosine kinase inhibitors may provide synergistic effects by overcoming acquired resistance. CONCLUSION: Green tea extract can affect multiple receptor targets. In the current review, we discuss the pharmacological mechanisms of green tea on tyrosine kinases and their implications on common diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».