Competitive behavior in the interactive toxicology of halogenated aromatic compounds
Notice bibliographique
Résumé
The aryl hydrocarbon receptor (AhR) is a ligand-activated transcription factor that binds and mediates responses to many halogenated aromatic compounds (HACs). Exposure to mixtures of HACs frequently results in nonadditive behavior in both in vivo and in vitro assays. One cause is antagonism, which results when two or more ligands compete for a limited supply of the AhR; one interacts agonistically to induce a strong response, and the other interacts unproductively, eliciting little or no response. This study involves the mechanism by which HACs induce CYP 1A1. Agonistic (e.g., TCDD) and unproductive (e.g., PCB 153) HACs behaved similarly through the stages of initial AhR binding and conversion of the initial AhR-ligand complex to the form that possesses increased affinity for the bound ligand. They diverged in the ability of the AhR-HAC complex to bind to a synthetic oligonucleotide containing the consensus dioxin response enhancer sequence, as studied by the gel retardation assay. Competition for the Ah receptor was used to explain antagonistic behavior between TCDD and other HACs in both the gel retardation assay and the downstream response of CYP 1A1 induction in primary rat hepatocytes.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».