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Enregistrement W2221540057 · doi:10.2131/jts.40.817

Methylmercury can induce Parkinson’s-like neurotoxicity similar to 1-methyl-4- phenylpyridinium: a genomic and proteomic analysis on MN9D dopaminergic neuron cells

2015· article· en· W2221540057 sur OpenAlexafffund
Yueting Shao, Daniel Figeys, Zhibin Ning, Ryan J. Mailloux, Hing Man Chan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Toxicological Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryDopaminergicNeurotoxicityMetabolismBiological pathwayBiochemistryProteasomeDopamineGeneToxicityGene expressionBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to environmental chemicals has been implicated as a possible risk factor for the development of neurodegenerative diseases. Our previous study showed that methylmercury (MeHg) exposure can disrupt synthesis, uptake and metabolism of dopamine similar to 1-methyl-4-phenylpyridinium (MPP(+)). The objective of this study was to investigate the effects of MeHg exposure on gene and protein profiles in a dopaminergic MN9D cell line. MN9D cells were treated with MeHg (1-5 μM) and MPP(+) (10-40 μM) for 48 hr. Real-time PCR Parkinson's disease (PD) arrays and high-performance liquid chromatography/electrospray ionization tandem mass spectrometry (HPLC-ESI-MS/MS) were performed for the analysis. PD PCR array results showed that 19% genes were significantly changed in the 2.5 μM MeHg treated cells, and 39% genes were changed in the 5 μM MeHg treated cells. In comparison, MPP(+) treatment (40 µM) resulted in significant changes in 25% genes. A total of 15 common genes were altered by both MeHg and MPP(+), and dopaminergic signaling transduction was the most affected pathway. Proteomic analysis identified a total of 2496 proteins, of which 188, 233 and 395 proteins were differentially changed by 1 μM and 2.5 μM MeHg, and MPP(+) respectively. A total of 61 common proteins were changed by both MeHg and MPP(+) treatment. The changed proteins were mainly involved in energetic generation-related metabolism pathway (propanoate metabolism, pyruvate metabolism and fatty acid metabolism), oxidative phosphorylation, proteasome, PD and other neurodegenerative disorders. A total of 7 genes/proteins including Ube2l3 (Ubiquitin-conjugating enzyme E2 L3) and Th (Tyrosine 3-monooxygenase) were changed in both genomic and proteomic analysis. These results suggest that MeHg and MPP(+) share many similar signaling pathways leading to the pathogenesis of PD and other neurodegenerative diseases.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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