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Enregistrement W4389453236 · doi:10.30683/1929-2279.2023.12.8

Understanding the Warburg Effect Yields New Insights into the Metabolic Control of Cancer

2023· article· en· W4389453236 sur OpenAlexfundvenueno aff
Hassan Bahrami, Majid Tafrihi

Notice bibliographique

RevueJournal of cancer research updates · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueChemical Reactions and Isotopes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésWarburg effectCancer cellCancerBiologyAnaerobic glycolysisAnaerobic exerciseCellular respirationMetabolic pathwayMetabolismBiochemistryPhysiologyMitochondrionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human cells may use either aerobic or anaerobic cellular respiration processes to produce energy, depending on cellular conditions. When there is enough oxygen, cells respire aerobically, but in case of oxygen deficiency, anaerobic cellular respiration is used, which leads to lactic acidosis and an increased risk of cancer according to Warburg's hypothesis.
 This paper reviews key aspects related to the historical evolutionary origins of metabolic pathways in cancer cells and compares similarities between cancer cells and ancient unicellular organisms to address the origins of metabolic change in cancer cells and provide new insights into the metabolic control of cancer.
 Understanding the main causes of cancer and the biological origin of their behavioral abnormalities is essential for the metabolic control of cancer. Environmental stressors to cells may include lack of essential nutrients, poor oxygenation, excess acids, viruses, infections, and exposure to chemicals, toxins, and radiation. These cellular stressors can cause normal cells to mutate and become cancerous in an attempt to survive in the harsh conditions.
 According to the research findings, creating appropriate conditions at the cellular level in terms of pH, sufficient oxygenation and the availability of good sugars, essential vitamins, minerals, enzymes and coenzymes through a healthy diet can lead to a metabolic switch in cancer cells that controls mutations, which can help prevent and control cancer.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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