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Enregistrement W2124598877 · doi:10.1016/j.febslet.2008.02.080

Peroxynitrite inactivates human‐tissue inhibitor of metalloproteinase‐4

2008· article· en· W2124598877 sur OpenAlexaff
Sandra Donnini, Martina Monti, Raffaella Roncone, Lucia Morbidelli, Marina Rocchigiani, Salvatore Oliviero, Luigi Casella, Antonio Giachetti, Richard Schulz, Marina Ziche

Notice bibliographique

RevueFEBS Letters · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaCentre for Medical Systems BiologyMinistero della SaluteFondation pour la Recherche MédicaleUniversità degli Studi di Siena
Mots-clésPeroxynitriteNitrationPeroxynitrous acidChemistryMatrix metalloproteinaseBiochemistryPharmacologyEnzymeBiologySuperoxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peroxynitrite, via post-translational modifications to target proteins, contributes to cardiovascular injury and cancer. Since tissue inhibitor of metalloproteinase-4 (TIMP-4), the activity of which is impaired in both pathological conditions, has several amino acid residues susceptible to peroxynitrite, we investigated its role as a potential target of peroxynitrite. Peroxynitrite-induced nitration and oligomerization of TIMP-4 attenuated its inhibitory activity against MMP-2 activity and endothelial or tumor cell invasiveness. Moreover, cell treatment with peroxynitrite promoted the nitration of endogenous TIMP-4. HPLC/ESI-MS/MS analysis of peroxynitrite-treated TIMP-4 showed modifications at Y114, Y195, Y188 and Y190. In conclusion, TIMP-4 nitration might be a potential mechanism contributing to cardiovascular disease and cancer.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations59
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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