Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Intracellular tryptophan (Trp) is catabolized to a large repertoire of metabolites via two major pathways: indoleamine and tryptophan 2, 3-dioxygenases (IDO/TDO) and Trp hydroxylase (TPH) pathways. The catabolites possess diverse biological activities and carry out various physiological functions. Several catabolites such as kynurenine (Kyn) and serotonin promote while melatonin and 5-methoxytryptophan (5-MTP) suppress cancer growth and metastasis. Cancer cell-derived Kyn enhances cancer growth and evasion of immunosurveillance by interacting with cancer cell and immune cell membrane aryl hydrocarbon receptors (AHR), respectively. Serotonin exerts its tumor-promoting activities through type 1 and type 2 serotonin receptors. 5-MTP and melatonin suppress cancer growth and metastasis by common mechanisms, i.e., inhibition of p300 histone acetyltransferase (HAT) and NF-κB activation, and suppression of cyclooxygenase-2 and cytokine transcription. Both metabolites block p38 MAPK signaling pathway. Human cancer tissues express increased levels of IDO, TDO and kynurenine monooxygenase (KMO) which are correlated with reduced patient survival. In summary, cancer Trp metabolism regulates cancer growth and metastasis by complex mechanisms. 5-MTP and melatonin provide valuable lead to develop new drugs for chemo-prevention and adjuvant therapy of cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».