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Enregistrement W2092090776 · doi:10.1021/tx049904e

Mercury Binding to the Chelation Therapy Agents DMSA and DMPS and the Rational Design of Custom Chelators for Mercury

2004· article· en· W2092090776 sur OpenAlexaff
Graham N. George, Roger C. Prince, Jürgen Gailer, Gavin A. Buttigieg, M. Bonner Denton, Hugh H. Harris, Ingrid J. Pickering

Notice bibliographique

RevueChemical Research in Toxicology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChelationChemistryMercury (programming language)Chelation therapyDimercaptosuccinic acidMERCURY EXPOSUREInorganic chemistryEnvironmental chemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical chelation therapy of mercury poisoning generally uses one or both of two drugs--meso-dimercaptosuccinic acid (DMSA) and dimercaptopropanesulfonic acid (DMPS), commercially sold as Chemet and Dimaval, respectively. We have used a combination of mercury L(III)-edge X-ray absorption spectroscopy and density functional theory calculations to investigate the chemistry of interaction of mercuric ions with each of these chelation therapy drugs. We show that neither DMSA nor DMPS forms a true chelate complex with mercuric ions and that these drugs should be considered suboptimal for their clinical task of binding mercuric ions. We discuss the design criteria for a mercuric specific chelator molecule or "custom chelator", which might form the basis for an improved clinical treatment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations118
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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