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Enregistrement W1552179486 · doi:10.1007/978-1-60327-461-6_17

Quantification of Redox Conditions in the Nucleus

2008· article· en· W1552179486 sur OpenAlexaff
Young‐Mi Go, Jan Pohl, Dean P. Jones

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRedox biology and oxidative stress
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleusRedoxChemistryPsychologyNeuroscienceInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many nuclear proteins contain thiols, which undergo reversible oxidation and are critical for normal function. These proteins include enzymes, transport machinery, structural proteins, and transcription factors with conserved cysteine in zinc fingers and DNA-binding domains. Uncontrolled oxidation of these thiols causes dysfunction, and two major thiol-dependent antioxidant systems provided protection. The redox states of these systems, including the small redox active protein thioredoxin-1 (Trx1) and the abundant, low molecular weight thiol antioxidant glutathione (GSH), in nuclei provide means to quantify nuclear redox conditions. Redox measurements are obtained under conditions with excess thiol-reactive reagents. Here we describe a suite of methods to measure nuclear redox state, which include a redox Western blot technique to quantify the redox state of Trxl, a biotinylated iodoacetamide (BIAM) method for thioredoxin reductase-1 (TrxR1), GSH redox measurement using total protein S-glutathionylation, and a redox isotope-coded affinity tag (ICAT) method for measuring oxidation of specific cysteines in high-abundance nuclear proteins.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations45
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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