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Enregistrement W2053742368 · doi:10.1002/jtra.10035

Recent advances in cellular iron metabolism

2003· article· en· W2053742368 sur OpenAlexaff
Prem Ponka

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trace Elements in Experimental Medicine · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDMT1Transferrin receptorTransferrinFerroportinFerritinChemistryEndosomeCeruloplasminBiochemistryIron-binding proteinsEndocytosisCell biologyPinocytosisFerrousTransporterMetabolismReceptorBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Iron is essential for oxidation–reduction catalysis and bioenergetics, but unless appropriately shielded, iron plays a key role in the formation of toxic oxygen radicals that can attack all biological molecules. Hence, specialized molecules for the acquisition, transport, and storage (ferritin) of iron in a soluble nontoxic form have evolved. The delivery of iron to most cells occurs after the binding of transferrin to transferrin receptors on the cell membrane. The transferrin receptor complexes are then internalized by endocytosis, and iron is released from transferrin by a process involving endosomal acidification. Iron is then transported through the endosomal membrane by the Fe2+ transporter Nramp2/DMT1. Importantly, the identical transporter is involved in the absorption of inorganic iron in the duodenum, a process that is facilitated by the ferric reductase, Dcytb, which provides Fe2+ for Nramp2/DMT1. Organisms and cells have limited ability to excrete excess iron and only some specialized cells evolved active mechanisms to export iron. Iron release from these “donor cells” (primarily enterocytes and macrophages that recycle hemoglobin iron) is mediated by ferroportin 1. The ferroxidase activity of copper‐containing proteins, hephaestin and ceruloplasmin, facilitates the movement of iron across the membranes of enterocytes and macrophages, respectively. Cells are also equipped with a regulatory system that controls iron levels in the labile pool. Levels of iron modulate the capacity of iron regulatory proteins to bind to the iron responsive elements present in the untranslated regions of mRNAs for several proteins involved in iron metabolism (e.g., ferritin, transferrin receptor, Nramp2); these associations, or lack of them, in turn control the expression of these proteins. Despite these homeostatic mechanisms, organisms often face the threat of either iron deficiency or iron overload. J. Trace Elem. Exp. Med. 16:201–217, 2003. © 2003 Wiley‐Liss, Inc.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,303 · 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'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

Citations16
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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