MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2004954118 · doi:10.1080/14622200701587045

Differences in pharmacogenetics of nicotine and alcohol metabolism: Review and recommendations for future research

2007· review· en· W2004954118 sur OpenAlexafffund
Tamara L. Wall, Kerri A. Schoedel, Huijun Z. Ring, Susan E. Luczak, Denise Katsuyoshi, Rachel F. Tyndale

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Cancer InstituteCentre for Addiction and Mental HealthNational Institutes of HealthNational Institute on Drug AbuseCanada Research Chairs
Mots-clésCYP2A6NicotinePopulationCotinineAcetaldehydePharmacogeneticsAlcoholMedicinePharmacologyBiologyGeneticsEnzymeEnvironmental healthBiochemistryEthanolPsychiatryGenotypeCytochrome P450Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic variations in the enzymes involved in alcohol and nicotine metabolism can profoundly affect the rates of metabolism of these drugs, which in turn can influence drug-taking behaviors. The frequency of these genetic variants differs substantially among ethnic groups, resulting in differing genetic influences, or degrees of risk, among different populations. For many of these enzymatic pathways, the genetic variations that affect the rates of metabolism are very different in Asians and Caucasians and may contribute to population differences in alcohol- and tobacco-related behaviors and diseases. Understanding how variations in alcohol- and nicotine-metabolizing enzymes alter these drug responses and behaviors, with special focus on genetic variations, is the subject of this review. Each section describes genetic variations in a particular enzymatic pathway and reviews what is known about population variation and the resulting impact on alcohol- and/or nicotine-related disorders. Each section concludes with some thoughts on future research priorities. Sections 1 and 2 review the primary alcohol- and acetaldehyde-metabolizing enzymes and provide a working model for how the genetic variations in these enzymes may affect alcohol consumption and related disorders. Section 1 focuses on the alcohol and acetaldehyde dehydrogenases, while section 2 focuses on CYP2E1 and its possible role in alcohol and tobacco dependence. Sections 3 and 4 describe enzymes involved in nicotine metabolism, with section 3 focusing on the major nicotine-to-cotinine metabolizing enzyme, CYP2A6, and how genetically differing rates of metabolic inactivation of nicotine alter smoking. Section 4 describes data on the many additional enzymes involved in the metabolism of nicotine and its metabolites and summarizes our current understanding of the influence these enzymes may have on metabolism and addiction in this relatively new research area.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,635
Tête enseignante GPT0,621
Écart entre enseignants0,014 · 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

Citations22
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNicotine & Tobacco ResearchMême sujetAlcohol Consumption and Health EffectsTravaux en français237 207