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Enregistrement W3105919133 · doi:10.1021/acs.chemrev.0c00761

Connecting the “Dots”: From Free Radical Lipid Autoxidation to Cell Pathology and Disease

2020· review· en· W3105919133 sur OpenAlexafffund
Morgan K. Foret, Richard Lincoln, Sonia Do Carmo, A. Claudio Cuello, Gonzalo Cosa

Notice bibliographique

RevueChemical Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryAutoxidationCellNanotechnologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our understanding of lipid peroxidation in biology and medicine is rapidly evolving, as it is increasingly implicated in various diseases but also recognized as a key part of normal cell function, signaling, and death (ferroptosis). Not surprisingly, the root and consequences of lipid peroxidation have garnered increasing attention from multiple disciplines in recent years. Here we "connect the dots" between the fundamental chemistry underpinning the cascade reactions of lipid peroxidation (enzymatic or free radical), the reactive nature of the products formed (lipid-derived electrophiles), and the biological targets and mechanisms associated with these products that culminate in cellular responses. We additionally bring light to the use of highly sensitive, fluorescence-based methodologies. Stemming from the foundational concepts in chemistry and biology, these methodologies enable visualizing and quantifying each reaction in the cascade in a cellular and ultimately tissue context, toward deciphering the connections between the chemistry and physiology of lipid peroxidation. The review offers a platform in which the chemistry and biomedical research communities can access a comprehensive summary of fundamental concepts regarding lipid peroxidation, experimental tools for the study of such processes, as well as the recent discoveries by leading investigators with an emphasis on significant open questions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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