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Enregistrement W4399863724 · doi:10.1615/interjalgae.v26.i3.20

Freshwater Eukaryotic and Prokaryotic Microalgae as a Source of Compounds with Anticancer Activities. Pt 1: Background and Assessment

2024· article· en· W4399863724 sur OpenAlexaff
Gerusa N.A. Senhorinho, Carita Lannér, Corey A. Laamanen, Suzana Telles da Cunha Lima, John A. Scott

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Algae · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensNOSM UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental chemistryComputational biologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the percentage of cancer survivors has increased over time, cancer remains the second leading cause of death worldwide. Chemotherapy, a common approach to treating cancer, has been successful with certain types of cancer, but has limitations resulting from cancer drug resistance. To address this, the search for new, effective drugs from natural sources has expanded beyond commonly investigated organisms to include less explored eukaryotic and prokaryotic microalgae from freshwater habitats. Due to their ability to adapt to very diverse ecosystems, these microorganisms possess enormous potential to produce novel compounds with biological activities, including anticancer properties. While there has been increasing research on marine microalgae, their freshwater counterparts have not been studied to the same extent. This review highlights the opportunity with extracts and compounds from freshwater microalgae from work examining culture collections in terms of their potential for providing novel anticancer drugs.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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