Toxic Metal Species and ‘Endogenous’ Metalloproteins at the Blood–Organ Interface: Analytical and Bioinorganic Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Globally, human exposure to environmental pollutants causes an estimated 9 million deaths per year and it could also be implicated in the etiology of diseases that do not appear to have a genetic origin. Accordingly, there is a need to gain information about the biomolecular mechanisms that causally link exposure to inorganic environmental pollutants with distinct adverse health effects. Although the analysis of blood plasma and red blood cell (RBC) cytosol can provide important biochemical information about these mechanisms, the inherent complexity of these biological matrices can make this a difficult task. In this perspective, we will examine the use of metalloentities that are present in plasma and RBC cytosol as potential exposure biomarkers to assess human exposure to inorganic pollutants. Our primary objective is to explore the principal bioinorganic processes that contribute to increased or decreased metalloprotein concentrations in plasma and/or RBC cytosol. Furthermore, we will also identify metabolites which can form in the bloodstream and contain essential as well as toxic metals for use as exposure biomarkers. While the latter metal species represent useful biomarkers for short-term exposure, endogenous plasma metalloproteins represent indicators to assess the long-term exposure of an individual to inorganic pollutants. Based on these considerations, the quantification of metalloentities in blood plasma and/or RBC cytosol is identified as a feasible research avenue to better understand the adverse health effects that are associated with chronic exposure of various human populations to inorganic pollutants. Exposure to these pollutants will likely increase as a consequence of technological advances, including the fast-growing applications of metal-based engineering nanomaterials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».