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Enregistrement W2082458666 · doi:10.2298/jsc0504601s

Manganese superoxide dismutase (MnSOD) catalyzes NO-dependent tyrosine residue nitration

2005· article· en· W2082458666 sur OpenAlexaff
Srđan Đ. Stojanović, Dragana Stanić-Vučinić, Milan Nikolić, Smiljana Raicevic, Mihajlo Spasić, Vesna Niketić

Notice bibliographique

RevueJournal of the Serbian Chemical Society · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNitric Oxide and Endothelin Effects
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeroxynitriteNitrationChemistrySuperoxideTyrosineSuperoxide dismutaseBiochemistryEnzymeOxidative stressIn vivoNitric oxideBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The peroxynitrite-induced nitration of manganese superoxide dismutase (MnSOD) tyrosine residue, which causes enzyme inactivation, is well established. This led to suggestions that MnSOD nitration and inactivation in vivo, detected in various diseases associated with oxidative stress and overproduction of nitric monoxide (NO), conditions which favor peroxynitrite formation, is also caused by peroxynitrite. However, our previous in vitro study demonstrated that exposure of MnSOD to NO led to NO conversion into nitrosonium (NO+) and nitroxyl (NO?) species, which caused enzyme modifications and inactivation. Here it is reported that MnSOD is tyrosine nitrated upon exposure to NO, as well as that MnSOD nitration contributes to inactivation of the enzyme. Collectively, these observations provide a compelling argument supporting the generation of nitrating species in MnSOD exposed to NO and shed a new light on MnSOD tyrosine nitration and inactivation in vivo. This may represent a novel mechanism by which MnSOD protects cell from deleterious effects associated with overproduction of NO. However, extensive MnSOD modification and inactivation associated with prolonged exposure to NO will amplify the toxic effects caused by increased cell superoxide and NO levels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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