Saponins in soy reduce NNK-induced lung cancer by increasing plasma isoflavone levels
Notice bibliographique
Résumé
Recently, we found, using a cigarette carcinogen-induced lung cancer model, that soy protein isolate (SPI) was superior to casein in preventing lung cancer. In this study, we have attempted to identify the component(s) within SPI responsible for this chemopreventive effect. We fractionated the SPI using ethanol to separate the ethanol-soluble fraction (ESF) and the washed SPI and compared their efficacy to diets made with amino acids that comprise soy protein or casein, in preventing lung tumor formation in A/J mice. Only the ethanol-soluble fraction was as effective as SPI in preventing lung tumor formation. Since isoflavones and saponins are known ethanol-soluble bioactives from soy, we added isoflavones, or saponins or both to casein and found that isoflavones or saponins alone did not reduce lung nodule formation. However, when we combined soy saponins and isoflavones, we saw a significant (P < 0.05) reduction in NNK-induced lung nodules, and an increase in plasma isoflavone levels, suggesting that the saponins may enhance the bioavailability of the isoflavones in these mice. Taken together, we suggest that the superior efficacy of SPI over casein could be attributed, at least in part, to the synergistic effect of the soy saponins and isoflavones.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».