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Enregistrement W3137497684 · doi:10.3390/antiox10030437

Transcriptional Regulation of ROS Homeostasis by the ERR Subfamily of Nuclear Receptors

2021· review· en· W3137497684 sur OpenAlexafffund
Charlotte Scholtes, Vincent Giguère

Notice bibliographique

RevueAntioxidants · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics, phytochemicals, and oxidative stress
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReactive oxygen speciesTranscription factorCell biologyBiologyTranscriptional regulationOxidative phosphorylationSignal transductionNuclear receptorHomeostasisBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) are generated endogenously by processes such as mitochondrial oxidative phosphorylation, or they may arise from exogenous sources like bacterial invasion. ROS can be beneficial (oxidative eustress) as signaling molecules but also harmful (oxidative distress) to cells when ROS levels become unregulated in response to physiological, pathological or pharmacological insults. Indeed, abnormal ROS levels have been shown to contribute to the etiology of a wide variety of diseases. Transcriptional control of metabolic genes is a crucial mechanism to coordinate ROS homeostasis. Therefore, a better understanding of how ROS metabolism is regulated by specific transcription factors can contribute to uncovering new therapeutic strategies. A large body of work has positioned the estrogen-related receptors (ERRs), transcription factors belonging to the nuclear receptor superfamily, as not only master regulators of cellular energy metabolism but, most recently, of ROS metabolism. Herein, we will review the role played by the ERRs as transcriptional regulators of ROS generation and antioxidant mechanisms and also as ROS sensors. We will assess how the control of ROS homeostasis by the ERRs can be linked to physiology and disease and the possible contribution of manipulating ERR activity in redox medicine.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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