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Enregistrement W1972483697 · doi:10.1007/s11434-012-5439-x

Inhibition of nucleotide excision repair by arsenic

2012· article· en· W1972483697 sur OpenAlexaff
Shengwen Shen, Chuan Wang, Michael Weinfeld, X. Chris Le

Notice bibliographique

RevueChinese Science Bulletin · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleotide excision repairDNA repairBase excision repairZinc fingerDNA damageChemistryCell biologyBiochemistryDNABiologyGeneTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inhibition of DNA repair is one proposed mechanism for the co-mutagenicity/co-carcinogenicity of arsenic. This review summarizes the current literature on the effects of arsenic compounds on nucleotide excision repair (NER). Several possible mechanisms for the observed NER inhibition have been proposed. Modulation of the expression of NER proteins has been considered to be one possibility of impairing the NER process. However, data on the effects of arsenic on the expression of NER proteins remain inconsistent. It is more likely that arsenic inhibits the induction of accessory or other key proteins involved in cellular control of DNA repair pathways, such as p53. For example, arsenic affects p53 phosphorylation and p53 DNA binding activity, which could regulate NER through transcriptional activation of downstream NER genes. Although it is important to study possible direct inactivation of NER proteins by arsenic binding, indirect inactivation of proteins having thiol residues critical to their function or zinc finger proteins cannot be negated. For example, nitric oxide (NO) induced in arsenic-treated cells serves as a specific inhibitor of NER, possibly through NO-induced S-nitrosylation of proteins related to DNA repair. Poly(ADP-ribose) polymerase-1, a zinc finger protein implicated in both NER and base excision repair (BER), deserves special attention because of its involvement in NO production and its broad range of protein substrates including many repair enzymes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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