Environmental arsenic exposure: From genetic susceptibility to pathogenesis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
More than 200 million people in 70 countries are exposed to arsenic through drinking water. Chronic exposure to this metalloid has been associated with the onset of many diseases, including cancer. Epidemiological evidence supports its carcinogenic potential, however, detailed molecular mechanisms remain to be elucidated. Despite the global magnitude of this problem, not all individuals face the same risk. Susceptibility to the toxic effects of arsenic is influenced by alterations in genes involved in arsenic metabolism, as well as biological factors, such as age, gender and nutrition. Moreover, chronic arsenic exposure results in several genotoxic and epigenetic alterations tightly associated with the arsenic biotransformation process, resulting in an increased cancer risk. In this review, we: 1) review the roles of inter-individual DNA-level variations influencing the susceptibility to arsenic-induced carcinogenesis; 2) discuss the contribution of arsenic biotransformation to cancer initiation; 3) provide insights into emerging research areas and the challenges in the field; and 4) compile a resource of publicly available arsenic-related DNA-level variations, transcriptome and methylation data. Understanding the molecular mechanisms of arsenic exposure and its subsequent health effects will support efforts to reduce the worldwide health burden and encourage the development of strategies for managing arsenic-related diseases in the era of personalized medicine.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,019 |
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 découle