Labile Iron Controllng Therapy To Prevent Cancers and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
It has been pointed out that so-called plasma labile iron (or NTBI = non-transferrin-bound iron) is the essential cause of many cancers and Alzheimer’s disease, but its actual properties have not been clarified. Nishida have concluded that the structure of highly toxic plasma labile iron is an oxo-bridged diiron species through the experimental results using many artificial iron chelating agents. Based on this result, he synthesized non-toxic chelating agents (SP9 and SP10) that prevent the formation of the oxo-bridged di-iron species, and found that these chelates effectively suppress the proliferation of various types of cancers, proving the correctness of his conclusion. He also obtained many related results which support that SP9 and SP10 can be applied to prevent Alzheimer’s disease. Furthermore, Nishida have demonstrated that some zinc ions can remove these dangerous oxo-bridged diiron species through the formation of iron deposition. Nishida have shown that his universal healthcare, so-called “Labile Iron Controllng Therapy” (LICT), which prevents cancers and Alzheimer’s disease through suppressing the formation of dangerous oxo-bridged di-iron species in the human body, can be achieved through daily diet that contain suitable zinc ions and natural lignin derivatives.
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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 | 0,001 |
| 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 ».