Evidence of Hemoglobin Binding to Arsenic as a Basis for the Accumulation of Arsenic in Rat Blood
Notice bibliographique
Résumé
Four trivalent arsenic species, inorganic arsenite (iAs(III)), monomethylarsonous acid (MMA(III)), dimethylarsinous acid (DMA(III)), and phenylarsine oxide (PhAs(III)O), have shown increasing binding affinity with the hemoglobin (Hb) of rats and humans. The binding stoichiometry was consistent with the number of reactive cysteine residues in the alpha and beta chains of Hb. Comparing the binding affinity of rat Hb and human Hb for the same trivalent arsenic species, rat Hb was 3-16 times stronger than human Hb as demonstrated by their apparent binding constants. Comparative experiments involving incubation of human and rat red blood cells (RBC) with iAs(III), MMA(III), and DMA(III) showed that 15-30-fold more arsenic species were bound to the Hb of rat RBC than that of human RBC. In vivo experiments using rats fed with an arsenic-supplemented diet showed that arsenic in RBC of the rats was predominantly found in the protein-bound form. Further characterization by nanoelectrospray mass spectrometry of the arsenic species in the RBC of these rats confirmed that most arsenic was bound to the alpha chain of Hb. Taken together, these results suggest that the stronger binding affinity of these arsenic species to rat Hb is responsible for the accumulation of arsenic in rat blood. The results provide a chemical basis to explain the previously observed intriguing difference in the retention of arsenic in the human and the rat. The techniques and approaches described can be applied to the studies of arsenic interactions with other functional proteins.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».