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Enregistrement W1968319279 · doi:10.1097/fpc.0000000000000031

Variation in P450 oxidoreductase (POR) A503V and flavin-containing monooxygenase (FMO)-3 E158K is associated with minor alterations in nicotine metabolism, but does not alter cigarette consumption

2014· article· en· W1968319279 sur OpenAlexafffund
Meghan J. Chenoweth, Andy Z. X. Zhu, Lisa Sanderson Cox, Jasjit S. Ahluwalia, Neal L. Benowitz, Rachel F. Tyndale

Notice bibliographique

RevuePharmacogenetics and Genomics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCYP2A6NicotineMonooxygenaseMetaboliteMetabolismChemistryCotinineCytochrome P450Drug metabolismBiochemistryPharmacologyBiologyInternal medicineCYP1A2Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rates of nicotine metabolism differ widely, even after controlling for genetic variation in the major nicotine-metabolizing enzyme, CYP2A6. Genetic variants in an additional nicotine-metabolizing enzyme, flavin-containing monooxygenase (FMO)-3, and an obligate microsomal CYP-supportive enzyme, cytochrome P450 oxidoreductase (POR), were investigated. We examined the impact of FMO3 E158K and POR A503V before and after stratifying by CYP2A6 metabolism group. In 130 nonsmokers of African descent who received 4 mg oral nicotine, FMO3 158K trended toward slower nicotine metabolism in reduced CYP2A6 metabolizers (P=0.07) only, whereas POR 503V was associated with faster CYP2A6 activity (nicotine metabolite ratio) in normal (P=0.03), but not reduced, CYP2A6 metabolizers. Neither FMO3 158K nor POR 503V significantly altered the nicotine metabolic ratio (N=659), cigarette consumption (N=667), or urine total nicotine equivalents (N=418) in smokers of African descent. Thus, FMO3 E158K and POR A503V are minor sources of nicotine metabolism variation, insufficient to appreciably alter smoking.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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