The Effect Of Flaxseed And Soy, and their phytoestrogens, On MCF‐7 Tumor Growth Biomarkers In Ovariectomized Athymic Nude Mice
Notice bibliographique
Résumé
Combining flaxseed (FS) and soy protein isolate (SPI), or their respective phytoestrogens (PEs), lignans enterolactone (ENL) or enterodiol (END) and isoflavone genistein (GEN), can more effectively reduce the growth of estrogen receptor (ER) positive human breast cancer in ovariectomized mice (simulate postmenopausal situation) than SPI or GEN alone. This study analyzed tumor growth biomarkers with specific focus on signaling pathways involved in cell proliferation and apoptosis. Mice with established MCF‐7 tumors were fed a basal diet (BD), 20%SPI, 10%FS, or 20%SPI + 10%FS for 25 weeks. Tumors were analyzed by immunohistochemistry for proliferation (Ki67 labeling index (LI)), ERα, cyclin D1, apoptosis, and pAkt. SPI enhanced Ki67 LI, ERα, and cyclin D1. SPI also enhanced apoptosis by inhibiting pAkt, but its effects on proliferation were stronger, leading to enhanced tumor growth. FS alone did not alter expression of proteins measured, however, when combined with SPI, a reduction in Ki67 LI, and an attenuation of cyclin D1 were observed with no effect on ERα, compared to SPI alone. The combination also enhanced apoptosis, however, a non‐significant reduction in pAkt was observed. Using the same study model, GEN, like SPI, enhanced Ki67, ERα, and cyclin D1, while the lignans did not; however, its effects were attenuated when combined with the lignans. This indicates that like SPI, the tumor promoting effects of GEN were induced by an increase in cell proliferation mediated by the ER. Since combining lignans or FS with GEN or SPI reduces these effects, it may be better to consume PEs in combination under postmenopausal situation. (supported by NSERC)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».