Arsenite and its Mono- and Dimethylated Trivalent Metabolites Enhance the Formation of Benzo[<i>a</i>]pyrene Diol Epoxide−DNA Adducts in Xeroderma Pigmentosum Complementation Group A Cells
Notice bibliographique
Résumé
Recently, inorganic arsenite (iAs(III)) and its mono- and dimethylated metabolites have been examined for their interference with the formation and repair of benzo[a]pyrene diol epoxide (BPDE)-induced DNA adducts in human cells (Schwerdtle, ., Walter, I., and Hartwig, A. (2003) DNA Repair 2, 1449 - 1463). iAs(III) and monomethylarsonous acid (MMA(III)) were found to be able to enhance the formation of BPDE-DNA adducts, whereas dimethylarsinous acid (DMA(III)) had no enhancing effect at all. The anomaly manifested by DMA(III) prompted us to further investigate the effects of the three trivalent arsenic species on the formation of BPDE-DNA adducts. Use of a nucleotide excision repair (NER)-deficient Xeroderma pigmentosum complementation group A cell line (GM04312C) allowed us to dissect DNA damage induction from DNA repair and to examine the effects of arsenic on the formation of BPDE-DNA adducts only. At concentrations comparable to those used in the study by Schwerdtle et al., we found that each of the three trivalent arsenic species was able to enhance the formation of BPDE-DNA adducts with the potency in a descending order of MMA(III) > DMA(III) > iAs(III), which correlates well with their cytotoxicities. Similar to iAs(III), DMA(III) modulation of reduced glutathione (GSH) or total glutathione S-transferase (GST) activity could not account for its enhancing effect on DNA adduct formation. Additionally, the enhancing effects elicited by the trivalent arsenic species were demonstrated to be highly time-dependent. Thus, although our study made use of short-term assays with relatively high doses, our data may have meaningful implications for carcinogenesis induced by chronic exposure to arsenic at low doses encountered environmentally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».