MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2145968291 · doi:10.1002/bmc.2746

Investigation of the metabolic biotransformation of substance P in liver microsomes by liquid chromatography quadrupole ion trap mass spectrometry

2012· article· en· W2145968291 sur OpenAlexaff
Floriane Pailleux, Jérôme Lemoine, Francis Beaudry

Notice bibliographique

RevueBiomedical Chromatography · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuropeptides and Animal Physiology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesDivision of Chemistry
Mots-clésMicrosomeChemistryMetaboliteSubstance PBiotransformationMetabolismMetabolic pathwayBiochemistryIn vitroMetabolomicsDrug metabolismChromatographyNeuropeptideEnzymeReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substance P (SP) belongs to the tachykinin family and plays an essential role in pain transmission and in neurogenic inflammation. It can be detected in the central and peripheral nervous systems. The objectives of this study were to establish SP metabolic stability in liver microsomes in three species (rat, mouse and human), and identify and characterize SP metabolites by LC-MS/MS. Endogenous peptide metabolism is not well documented and this is particularly true for neuropeptides participating in neurogenic inflammation. In vitro, T(1/2) results in pooled liver microsomes were 9.2, 5.6 and 18.6 min for rat, mouse and human liver microsomes, respectively. Five major SP metabolites were identified and quantified, including C-terminal SP fragments SP(3-11) , SP(5-11) , SP(6-11) , SP(8-11) as well as N-terminal fragment SP(1-7) . The results suggest significant differences between species in SP metabolite concentrations. Consequently, the metabolic profile of each species is distinctive and may have a significant impact on biomolecular mechanisms involved in specific pathophysiological changes.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomedical ChromatographyMême sujetNeuropeptides and Animal PhysiologyTravaux en français237 207