MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2114902018 · doi:10.3109/00498251003713958

Hepatic CYP2B6 is altered by genetic, physiologic, and environmental factors but plays little role in nicotine metabolism

2010· article· en· W2114902018 sur OpenAlexafffund
Nael Al Koudsi, Rachel F. Tyndale

Notice bibliographique

RevueXenobiotica · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCYP2B6CYP2A6NicotinePhenobarbitalGenotypeCytochrome P450MetabolismPharmacologyDrug metabolismBiologyEndocrinologyChemistryInternal medicineBiochemistryMedicineCYP3A4Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human cytochrome P4502B6 (CYP2B6) is predominantly expressed in the liver and it plays a major role in the metabolism of several therapeutically important drugs and environmental toxicants. The objective was twofold: (1) to determine the role of genetic, physiological, and environmental factors in predicting hepatic CYP2B6 protein expression; and (2) to investigate the role of CYP2B6 in nicotine C-oxidation. Human livers (n = 40) were assessed for CYP2B6 protein and genotype. Linear regression analyses indicated that CYP2B6 genotype (10%), gender (14%), and exposure to inducers (21%), but not age, were predictors of CYP2B6 protein amounts. Livers with at least one CYP2B6*5 or *6 allele were associated with lower CYP2B6. Female livers and livers exposed to inducers (phenobarbital and/or dexamethasone) were associated with higher CYP2B6. A weak correlation between CYP2B6 and nicotine C-oxidation activity was observed, which was abrogated when controlling for CYP2A6 protein levels. CYP2B6*6 was not associated with different nicotine kinetics. In summary, CYP2B6 protein expression was associated with genotype, gender, and exposure to inducers, but not with nicotine C-oxidation activity.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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

Citations51
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueXenobioticaMême sujetPharmacogenetics and Drug MetabolismTravaux en français237 207