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Enregistrement W3046726312 · doi:10.1139/cjm-2020-0084

Aluminum induces oxidative damage in <i>Saccharomyces cerevisiae</i>

2020· article· en· W3046726312 sur OpenAlexvenueno aff
Ranran Chen, Qian Zhu, Zhijia Fang, Zhiwei Huang, Jing Sun, Min Peng, Ping Shi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences
Mots-clésOxidative stressSuperoxide dismutaseCatalaseGlutathioneReactive oxygen speciesChemistryDNA damageBiochemistryLipid peroxidationSaccharomyces cerevisiaeYeastToxicityEnzymeDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanism of aluminum toxicity was studied in the model cells of Saccharomyces cerevisiae. Cell growth of yeast was inhibited by aluminum. The spot assay showed that the mechanism of aluminum detoxification in yeast cells was different from that of heavy metal cadmium. After treatment with aluminum, intracellular levels of reactive oxygen species, protein carbonyl, and thiobarbituric acid reactive substances were dramatically increased. Meanwhile, the percentage of aluminum-treated cells permeable to propidium iodide was augmented significantly. These data demonstrated that aluminum toxicity was attributed to oxidative stress in yeast, and it induced oxidative damage by causing lipid peroxidation, injuring cell membrane integrity. Moreover, aluminum triggered the antioxidant defense system in the cells. Glutathione levels were found to be decreased, while activities of superoxide dismutase and catalase were increased after treatment with aluminum. Additionally, an oxidative-stress-related mutation sensitivity assay showed that aluminum-induced yeast oxidative stress was closely related to glutathione. These data demonstrated that the oxidative damage caused by aluminum was different from that of hydrogen peroxide, in yeast. Aluminum could cause DNA damage, and aluminum toxicity was associated with sulfhydryl groups, such as glutathione, while it was independent of YAP1.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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