Endocrine Imbalance Associated With Proteome Changes in Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The dynamics of cellular metabolism involves rapid interactions between proteins and nucleic acids, proteins and proteins, and signaling. These involve the interactions with respect to the sulfur bond, noncovalent electrostatic interactions, protein structure stabilization and protein‐ligand binding, weak electrostatic interactions in proteins, oxygen radicals that initiate a change in conformation and a chain of events. We review a development in molecular medicine that is a very promising work in progress. We also review the current and future research methods involving mitochondria. Long‐term effects of diabetes include glycation of proteins, for example, glycohemoglobin (HbA1c), increased risk of cardiovascular diseases, atherosclerosis, retinopathy, nephropathy, and neurological dysfunctions. Tissues are exposed to significant quantities of highly reactive chemical species including nitric oxide • NO and reactive oxygen species ROS over months to years, to an extent generated by mitochondrial activities. The reactions of • NO can be broadly discussed with reference to three main processes which control their fate in biological systems: (1) diffusion and intra‐cellular consumption; (2) autooxidation to form nitrous anhydride N 2 O 3 ; and (3) reaction with superoxide O2 • ‐ to form peroxynitrite ONOO–. Reactive nitrogen species produced by macrophages and neutrophils in the interstitial space, with emphasis on • NO, N 2 O 3 , ONOO–, and nitrogen dioxide radicals • NO 2 generate protein and DNA damage. Serum thiol (‐SH) groups act as an important extracellular scavenger of peroxides and are therefore helpful in protecting the surrounding tissues. The events described here are a homeostatic endocrine imbalance that is associated with proteostasis. The advances we have seen in untangling this web of interactions are sure to continue at a breathtaking pace. J. Cell. Biochem. 118: 3569–3576, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».