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Enregistrement W1977328986 · doi:10.1097/moh.0b013e328351c48b

Heme metabolism and erythropoiesis

2012· review· en· W1977328986 sur OpenAlexfundno aff
Jacky Chung, Caiyong Chen, Barry H. Paw

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Hematology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésErythropoiesisHemeIneffective erythropoiesisMetabolismBiologyChemistryInternal medicineBiochemistryMedicineAnemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Heme biosynthesis requires a series of enzymatic reactions that take place in the cytosol and the mitochondria as well as the proper intercellular and intracellular trafficking of iron. Heme can also be acquired by intestinal absorption and intercellular transport. The purpose of this review is to highlight recent work on heme and iron transport with an emphasis on their relevance in erythropoiesis. RECENT FINDINGS: Whereas the enzymes responsible for heme biosynthesis have been identified, transport mechanisms for iron, heme, or heme synthesis intermediates are only emerging. Recent studies have shed light on how these molecules are transported among various cellular compartments, as well as tissues. Much of this progress can be attributed to the use of model organisms such as S. cerevisiae, C. elegans, D. rerio, and M. musculus. Genetic studies in these models have led to the identification of several new genes involved in heme metabolism. Although our understanding has greatly improved, it is highly likely that other regulators exist and additional work is required to characterize the pathways by which heme and iron are transported within the erythron. SUMMARY: The identification of heme and iron transport mechanisms will improve our understanding of blood development and provide new insight into human blood disorders.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
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)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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