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Enregistrement W2148494528 · doi:10.1002/anie.201505002

Cholesterol Hydroperoxides as Substrates for Cholesterol‐Metabolizing Cytochrome P450 Enzymes and Alternative Sources of 25‐Hydroxycholesterol and other Oxysterols

2015· article· en· W2148494528 sur OpenAlexaff
Johan E. van Lier, Natalia Mast, Irina A. Pikuleva

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésCYP27A1ChemistryBiochemistryCholesterol 7 alpha-hydroxylaseAutoxidationCytochrome P450CholesterolOxysterolEnzymeCholesterol side-chain cleavage enzymeOxidative stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction of the primary autoxidation products of cholesterol, namely 25- and 20ξ-hydroperoxides, with the four principal cholesterol-metabolizing cytochrome P450 enzymes is reported. Addition of cholesterol 25-hydroperoxide to the enzymes CYP27A1 and CYP11A1 induced well-defined spectral changes while generating 25-hydroxycholesterol as the major product. The 20ξ-hydroperoxides induced spectral shifts in CYP27A1 and CYP11A1 but glycol metabolites were detected only with CYP11A1. CYP7A1 and CYP46A1 failed to give metabolites with any of the hydroperoxides. A P450 hydroperoxide-shunt reaction is proposed, where the hydroperoxides serve as both donor for reduced oxygen and substrate. CYP27A1 was shown to mediate the reduction of cholesterol 25-hydroperoxide to 25-hydroxycholesterol, a role of potential significance for cholesterol-rich tissues with high oxidative stress. CYP27A1 may participate in the removal of harmful autoxidation products in these tissues, while providing a complementary source of 25-hydroxycholesterol, a modulator of immune cell function and mediator of viral cell entry.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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