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Enregistrement W2397350160 · doi:10.1385/0-89603-519-0:95

Catalytic Assays for Human Cytochrome P450

2003· article· en· W2397350160 sur OpenAlexaff
Thomas K. H. Chang, David J. Waxman

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésCytochrome P450EnzymeBiochemistryBiologyChemistryEndogeny

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytochrome P450 (P450) enzymes catalyze the blotransformatlon of a broad range of structurally diverse foreign chemicals and endogenous substances. Many P450 enzymes have been isolated and identified in liver and other tlssues, including kidney, lung, intestines, and brain. Although these enzymes have a high degree of similarity in their ammo-acid sequences, many of them are subject to differential regulation and have distinct catalytic functions With the development of P450 form-specific (or P450 subfamlly-specific) inhlbltory antibodies, the discovery of enzyme-selective chemical inhibitors, and the general availability of catalytically active, mdivldual P450 cDNA-expressed proteins, several substrates, including drugs and endogenous substances, have been identified as useful catalytic monitors for specific P450 enzymes or subfamilies (see Table 1). These catalytic monitors can serve as useful expenmental tools in a variety of studies. These include studies designed: 1 To identify individual P45Os that catalyze the actlvatlon or detoxification of a particular compound, 2 To quantify the expression and catalytic activity of an mdlvrdual P450 in tissue samples and In cultured cells, 3. To analyze the enzyme kinetics of a particular P450; and 4 To eluctdate the mechanism of interaction between xenoblotlcs and mdlvldual P450 enzymes

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,013

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations9
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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