Chronic Arsenic Exposure and Oxidative Stress: <i>OGG1</i> Expression and Arsenic Exposure, Nail Selenium, and Skin Hyperkeratosis in Inner Mongolia
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic, a human carcinogen, is known to induce oxidative damage to DNA. In this study we investigated oxidative stress and As exposure by determining gene expression of OGG1, which codes for an enzyme, 8-oxoguanine DNA glycosylase, involved in removing 8-oxoguanine in As-exposed individuals. Bayingnormen (Ba Men) residents in Inner Mongolia are chronically exposed to As via drinking water. Water, toenail, and blood samples were collected from 299 Ba Men residents exposed to 0.34-826 microg/L As. RNA was isolated from blood, and mRNA levels of OGG1 were determined using real-time polymerase chain reaction. OGG1 expression levels were linked to As concentrations in drinking water and nails, selenium concentrations in nails, and skin hyperkeratosis. OGG1 expression was strongly associated with water As concentrations (p < 0.0001). Addition of the quadratic term significantly improved the fit compared with the linear model (p = 0.05) . The maximal OGG1 response was at the water As concentration of 149 microg/L. OGG1 expression was also significantly associated with toenail As concentrations (p = 0.015) but inversely associated with nail Se concentrations (p = 0.0095) . We found no significant differences in the As-induced OGG1 expression due to sex, smoking, or age even though the oldest group showed the strongest OGG1 response (p = 0.0001) . OGG1 expression showed a dose-dependent increased risk of skin hyperkeratosis in males (trend analysis, p = 0.02) , but the trend was not statistically significant in females. The results from this study provide a linkage between oxidative stress and As exposure in humans. OGG1 expression may be useful as a biomarker for assessing oxidative stress from As exposure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».