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Enregistrement W2339130443 · doi:10.1021/acs.chemrestox.6b00098

Protein Targets of Isoniazid-Reactive Metabolites in Mouse Liver<i>in Vivo</i>

2016· article· en· W2339130443 sur OpenAlexafffund
Yakov M. Koen, Nadezhda A. Galeva, Imir G. Metushi, Jack Uetrecht, Robert P. Hanzlik

Notice bibliographique

RevueChemical Research in Toxicology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésChemistryIsoniazidPeptideLysineIn vivoBiochemistryBiologyTuberculosisMedicineAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isoniazid (INH) has been a first-line drug for the treatment of tuberculosis for more than 40 years. INH is well-tolerated by most patients, but some patients develop hepatitis that can be severe in rare cases or after overdose. The mechanisms underlying the hepatotoxicity of INH are not known, but covalent binding of reactive metabolites is known to occur in animals and is suspected in human cases. A major unresolved question is the identity of the liver proteins that are modified by INH metabolites. Treating mice with INH leads to accumulation of isonicotinoyl-lysine residues on numerous proteins in the hepatic S9 fraction. Analysis of this fraction by SDS-PAGE followed by tryptic digestion of bands and LC-MS/MS revealed a single adducted peptide derived from d-dopachrome decarboxylase. When a tryptic digest of whole S9 was applied to anti-INH antibody immobilized on beads, only 12 peptides were retained, 5 of which clearly contained isonicotinoyl-lysine adducts and could be confidently assigned to 5 liver proteins. In another experiment, undigested S9 fractions from INA-treated and untreated (UT) mice were adsorbed in parallel on anti-INA beads and the retained proteins were digested and analyzed by LC-MS/MS. The INA-S9 digest showed 1 adducted peptide that was associated with a unique protein whose identity was corroborated by numerous nonadducted peptides in the digest and 13 other proteins identified only by multiple nonadducted peptides. None of these 14 proteins was associated with any peptides present in the UT-S9 fraction. Overall, we identified 7 mouse liver proteins that became adducted by INH metabolites in vivo. Of these 7 INH target proteins, only 2 have been previously reported as targets of any reactive metabolite in vivo.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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