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Enregistrement W2058803077 · doi:10.1021/tx0503449

Molecular Mimicry in Mercury Toxicology

2006· article· en· W2058803077 sur OpenAlexaff
Ruth E. Hoffmeyer, Satya Pal Singh, Christian J. Doonan, Andrew R. S. Ross, Richard J. Hughes, Ingrid J. Pickering, Graham N. George

Notice bibliographique

RevueChemical Research in Toxicology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaPlant Biotechnology InstituteUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMimicryChemistryMolecular mimicryMercury (programming language)MethionineCysteineAmino acidMethylmercuryStereochemistryBiochemistryBiologyEnvironmental chemistryBioaccumulationEcologyGeneticsEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular mimicry occurs when one molecular entity is "mistaken" for another by cellular or other biological processes, and is thought to arise from structural similarities between the two molecules in question. It has been postulated by others to be important in the mechanism of uptake of toxic metal species into living tissues. A widely accepted example is the transport of methylmercury-cysteine species, which are thought to mimic the amino acid methionine. We have used mass spectrometry and mercury L(III)-edge X-ray absorption spectroscopy to understand the solution structure of complexes between methylmercury and cysteine. With a view to understanding the basis of the suggested molecular mimicry mechanisms, we have used computational chemistry to compare the structure of methionine with that of the dominant solution species L-cysteinato(methyl)mercury(II), and the structure of cystine with that of mercury(II) bis-L-cysteineate. We conclude that the structural similarities between metal compounds and natural products are insufficient to support a mechanism based on molecular mimicry, but instead, mechanisms involving a less-specific mimicry based on similarity with the L(alpha) region of the amino acid part of the molecule.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,320 · 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'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

Citations83
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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