Mercury Exposure Increases Circulating Net Matrix Metalloproteinase (MMP)‐2 and MMP‐9 Activities
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) exposure causes health problems that may result from increased oxidative stress and matrix metalloproteinase (MMP) levels. We investigated whether there is an association between the circulating levels of MMP-2, MMP-9, their endogenous inhibitors (the tissue inhibitors of metalloproteinases; TIMPs) and the circulating Hg levels in 159 subjects environmentally exposed to Hg. Blood and plasma Hg were determined by inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS). MMP and TIMP concentrations were measured in plasma samples by gelatin zymography and ELISA respectively. Thiobarbituric acid-reactive species (TBARS) were measured in plasma to assess oxidative stress. Selenium (Se) levels were determined by ICP-MS because it is an antioxidant. The relations between bioindicators of Hg and the metalloproteinases levels were examined using multivariate regression models. While we found no relation between blood or plasma Hg and MMP-9, plasma Hg levels were negatively associated with TIMP-1 and TIMP-2 levels, and thereby with increasing MMP-9/TIMP-1 and MMP-2/TIMP-2 ratios, thus indicating a positive association between plasma Hg and circulating net MMP-9 and MMP-2 activities. These findings provide a new insight into the possible biological mechanisms of Hg toxicity, particularly in cardiovascular diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».