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Enregistrement W1991291620 · doi:10.1289/ehp.9440

Impact of Trivalent Arsenicals on Selenoprotein Synthesis

2006· article· en· W1991291620 sur OpenAlexaff
Denis Ganyc, Sarah Ryann Talbot, Fanta Konate, Sarah Jackson, Brian Schanen, Walter Cullen, William T. Self

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesDeutsches KrebsforschungszentrumFlorida Department of Health
Mots-clésChemistryArsenicSelenoprotein PSeleniumSelenoproteinEnvironmental chemistryBiochemistryGlutathioneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exposure to arsenic has been associated with development of skin, lung, bladder, liver, and kidney cancer. Recent evidence suggests that an increase in oxidative stress in cells treated with arsenicals represents the molecular mechanism behind arsenic-induced carcinogenesis. Selenium, in the form of selenocysteine, is necessary for the activity of several enzymes with a role in defense against reactive oxygen species. A mutual sparing effect between arsenic and selenium has been shown in animal studies when both metalloids are present in high concentrations. OBJECTIVES: To determine whether changes in selenoprotein synthesis may be an underlying mechanism behind arsenic-induced carcinogenesis, we analyzed the new synthesis of selenoproteins within cells after exposure to inorganic or methylated arsenicals using a human keratinocyte cell model. RESULTS: Addition of arsenite to culture medium blocked new synthesis of selenoproteins when selenium was present in the form of selenite, and appeared to stimulate the use of serum-derived selenium. Monomethylarsonous acid (MMA(III)) treatment of cells, in contrast, did not block all new synthesis of selenoproteins but did result in an increase in cytosolic thioredoxin reductase (TrxR1) at both the mRNA and protein levels. MMA(III) also reduced the new synthesis of cellular glutatione peroxidase (cGpx) and other smaller selenoproteins. Dimethylarsinous acid (DMA(III)) stimulated selenoprotein synthesis by an as yet unknown mechanism. CONCLUSIONS: These results suggest that arsenite and MMA(III) are key metabolites that trigger higher levels of TrxR1, and both lead to a reduction in the expression of cGpx. Together these effects certainly could lead to carcinogenesis given the knowledge that many cancers have higher levels of TrxR, and reduced Gpx levels will reduce the cell's ability to defend against reactive oxygen species. Based on these results, the impact of the trivalent arsenicals arsenite and MMA(III) on selenoprotein synthesis may indeed represent a potential molecular mechanism for the higher rates of cancer observed in populations exposed to high levels of arsenic.

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 seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations54
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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