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Enregistrement W2112698509 · doi:10.2174/092986707780830989

The Road to Advanced Glycation End Products: A Mechanistic Perspective

2007· review· en· W2112698509 sur OpenAlexaff
S.-J. Cho, Gheorghe Roman, Faustinus K. Yeboah, Y. Konishi

Notice bibliographique

RevueCurrent Medicinal Chemistry · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensBiotechnology Research InstituteNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesDiabetes Action Research and Education Foundation
Mots-clésGlycationAmadori rearrangementChemistryPentosidineBiochemistryLysineAdvanced glycation end-productMaillard reactionReactive intermediateAmino acidReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein glycation is a slow natural process involving the chemical modification of the reactive amino and guanidine functions in amino acids by sugars and carbohydrates-derived reactive carbonyls. Its deleterious consequences are obvious in the case of long-lived proteins in aged people and are exacerbated by the high blood concentration of sugars in diabetic patients. The non-enzymatic glycation of proteins occurs through a wide range of concurrent processes comprising condensation, rearrangement, fragmentation, and oxidation reactions. Using a few well established intermediates such as Schiff base, Amadori product and reactive a-dicarbonyls as milestones and the results of in vitro glycation investigations, an overall detailed mechanistic analysis of protein glycation is presented for the first time. The pathways leading to several advanced glycation end products (AGEs) such as (carboxymethyl)lysine, pentosidine, and glucosepane are outlined, whereas other AGEs useful as potential biomarkers of glycation are only briefly mentioned. The current stage of the development of glycation inhibitors has been reviewed with an emphasis on their mechanism of action.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,372 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations215
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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