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Enregistrement W3104470927 · doi:10.3390/antiox9111141

The Antioxidant Role of One-Carbon Metabolism on Stroke

2020· review· en· W3104470927 sur OpenAlexaff
Kassidy Burgess, Calli Bennett, Hannah Mosnier, Neha Kwatra, Forrest B. Bethel, Nafisa M. Jadavji

Notice bibliographique

RevueAntioxidants · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMidwestern UniversityAmerican Heart Association
Mots-clésHomocysteineStroke (engine)MedicineMethionineMetabolismBioinformaticsInternal medicineBiochemistryBiologyAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One-carbon (1C) metabolism is a metabolic network that is centered on folate, a B vitamin; it integrates nutritional signals with biosynthesis, redox homeostasis, and epigenetics. This metabolic pathway also reduces levels of homocysteine, a non-protein amino acid. High levels of homocysteine are linked to increased risk of hypoxic events, such as stroke. Several preclinical studies have suggested that 1C metabolism can impact stroke outcome, but the clinical data are unclear. The objective of this paper was to review preclinical and clinical research to determine whether 1C metabolism has an antioxidant role on stroke. To accomplish the objective, we searched for publications using the following medical subject headings (MeSH) keywords: antioxidants, hypoxia, stroke, homocysteine, one-carbon metabolism, folate, methionine, and dietary supplementation of one-carbon metabolism. Both pre-clinical and clinical studies were retrieved and reviewed. Our review of the literature suggests that deficiencies in 1C play an important role in the onset and outcome of stroke. Dietary supplementation of 1C provides beneficial effects on stroke outcome. For stroke-affected patients or individuals at high risk for stroke, the data suggest that nutritional modifications in addition to other therapies could be incorporated into a treatment plan.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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