Metabolic defence against oxidative stress: the road less travelled so far
Notice bibliographique
Résumé
). They are known to evoke intricate strategies to defend themselves from the reactive by-products of oxygen-reactive oxygen species (ROS). Many of these detoxifying mechanisms have been extensively characterized; superoxide dismutase, catalases, alkyl hydroperoxide reductase and the glutathione (GSH)-cycling system are responsible for neutralizing specific ROS. Meanwhile, a pool of NADPH-the reductive engine of many ROS-combating enzymes-is maintained by metabolic enzymes including, but not exclusively, glucose-6 phosphate dehydrogenase (G6PDH) and NADP-dependent isocitrate dehydrogenase (ICDH-NADP). So, it is not surprising that evidence continues to emerge demonstrating the pivotal role metabolism plays in mitigating ROS toxicity. Stemming from its ability to concurrently decrease the production of the pro-oxidative metabolite, NADH, while augmenting the antioxidative metabolite, NADPH, metabolism is the fulcrum of cellular redox potential. In this review, we will discuss the mounting evidence positioning metabolism and metabolic shifts observed during oxidative stress, as critical strategies microbes utilize to thrive in environments that are rife with ROS. The contribution of ketoacids-moieties capable of non-enzymatic decarboxylation in the presence of oxidants-as ROS scavengers will be elaborated alongside the metabolic pathways responsible for their homeostases. Further, the signalling role of the carboxylic acids generated following the ketoacid-mediated detoxification of the ROS will be commented on within the context of oxidative stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».