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Enregistrement W2132103430 · doi:10.1039/c4mt00222a

Therapeutic and analytical applications of arsenic binding to proteins

2014· review· en· W2132103430 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMetallomics · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchChina Scholarship CouncilAlberta HealthCanada Research ChairsAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésArsenicAcute promyelocytic leukemiaChemistryBiochemistryComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arsenic binding to proteins plays a pivotal role in the health effects of arsenic. Further knowledge of arsenic binding to proteins will advance the development of bioanalytical techniques and therapeutic drugs. This review summarizes recent work on arsenic-based drugs, imaging of cellular events, capture and purification of arsenic-binding proteins, and biosensing of arsenic. Binding of arsenic to the promyelocytic leukemia fusion oncoprotein (PML-RARα) is a plausible mode of action leading to the successful treatment of acute promyelocytic leukemia (APL). Identification of other oncoproteins critical to other cancers and the development of various arsenicals and targeted delivery systems are promising approaches to the treatment of other types of cancers. Techniques for capture, purification, and identification of arsenic-binding proteins make use of specific binding between trivalent arsenicals and the thiols in proteins. Biarsenical probes, such as FlAsH-EDT2 and ReAsH-EDT2, coupled with tetracysteine tags that are genetically incorporated into the target proteins, are used for site-specific fluorescence labelling and imaging of the target proteins in living cells. These allow protein dynamics and protein-protein interactions to be studied. Arsenic affinity chromatography is useful for purification of thiol-containing proteins, and its combination with mass spectrometry provides a targeted proteomic approach for studying the interactions between arsenicals and proteins in cells. Arsenic biosensors evolved from the knowledge of arsenic resistance and arsenic binding to proteins in bacteria, and have now been developed into analytical techniques that are suitable for the detection of arsenic in the field. Examples in the four areas, arsenic-based drugs, imaging of cellular events, purification of specific proteins, and arsenic biosensors, demonstrate important therapeutic and analytical applications of arsenic protein binding.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,739

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,321 · 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