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Enregistrement W4210380978 · doi:10.3389/fcell.2022.803280

Nutritional Regulation of Mammary Tumor Microenvironment

2022· review· en· W4210380978 sur OpenAlexafffund
Nikita Thakkar, Ye Bin Shin, Hoon‐Ki Sung

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Mots-clésMammary glandTumor microenvironmentMammary tumorOvernutritionBiologyStromal cellCarcinogenesisImmune systemAdipose tissuePopulationCancerPathogenesisEndocrinologyCancer researchInternal medicineBreast cancerMedicineImmunologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mammary gland is a heterogeneous organ comprising of immune cells, surrounding adipose stromal cells, vascular cells, mammary epithelial, and cancer stem cells. In response to nutritional stimuli, dynamic interactions amongst these cell populations can be modulated, consequently leading to an alteration of the glandular function, physiology, and ultimately disease pathogenesis. For example, obesity, a chronic over-nutritional condition, is known to disrupt homeostasis within the mammary gland and increase risk of breast cancer development. In contrast, emerging evidence has demonstrated that fasting or caloric restriction can negatively impact mammary tumorigenesis. However, how fasting induces phenotypic and functional population differences in the mammary microenvironment is not well understood. In this review, we will provide a detailed overview on the effect of nutritional conditions (i.e., overnutrition or fasting) on the mammary gland microenvironment and its impact on mammary tumor progression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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