Preventing Colorectal Cancer through Prebiotics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC), the third most common cancer in the world, has been recently rising in emerging countries due to environmental and lifestyle factors. Many of these factors are brought up by industrialization, which includes lack of physical activity, poor diet, circadian rhythm disruption, and increase in alcohol consumption. They can increase the risk of CRC by changing the colonic environment and by altering gut microbiota composition, a state referred to as gut dysbiosis. Prebiotics, which are nutrients that can help maintain intestinal microbial homeostasis and mitigate dysbiosis, could be beneficial in preventing inflammation and CRC. These nutrients can hinder the effects of dysbiosis by encouraging the growth of beneficial bacteria involved in short-chain fatty acids (SCFA) production, anti-inflammatory immunity, maintenance of the intestinal epithelial barrier, pro-apoptotic mechanisms, and other cellular mechanisms. This review aims to summarize recent reports about the implication of prebiotics, and probable mechanisms, in the prevention and treatment of CRC. Various experimental studies, specifically in gut microbiome, have effectively demonstrated the protective effect of prebiotics in the progress of CRC. Hence, comprehensive knowledge is urgent to understand the clinical applications of prebiotics in the prevention or treatment of CRC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle