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Enregistrement W1971121915 · doi:10.1002/iub.363

Hypoxia regulates the ferrous iron uptake and reactive oxygen species level via divalent metal transporter 1 (DMT1) Exon1B by hypoxia‐inducible factor‐1

2010· article· en· W1971121915 sur OpenAlexaff
Dan Wang, Lihong Wang, Yu Zhao, Yapeng Lu, Li Zhu

Notice bibliographique

RevueIUBMB Life · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesNantong UniversityKawasaki Medical SchoolGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDMT1FerrousHypoxia (environmental)TransferrinReactive oxygen speciesChemistryTransporterBiochemistryTransferrin receptorTranscription factorGene silencingCell biologyBiologyOxygenGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypoxia has been shown to increase the expression of a variety of proteins involved in iron homeostasis, including ceruloplasmin, transferrin, and transferring receptor. Divalent metal transporter 1 (DMT1) is a transmembrane protein that is important in divalent metal ion transport, in particular iron. Although previous studies have provided that DMT1 exon1A is regulated by hypoxia, little is known about the relationship between DMT1 exon1B and hypoxia. Hypoxia-inducible factor 1 (HIF-1) is a transcription factor which is stabilized when mammalian cells are subjected to hypoxia. In this study, we have identified a functional hypoxia-response element (HRE) at position of -327 to -323 (-ACGTG-) in DMT1 exon1B promoter using a combination of bioinformatics and biological approaches. Both the total cellular iron and ferrous uptake increased after hypoxia, decreased after DMT1 RNA interference. Reactive oxygen species (ROS) were also changed by +iron responsive element (IRE) DMT1 exon1B overexpression. These findings implicated DMT1 exon1B was a target gene for HIF-1. Hypoxia might affect cellular iron uptake through regulating the expression of DMT1. When iron was present in excess, cells might be damaged by the ROS production.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations47
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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