Regulation of 3‐methylindole metabolism by nuclear receptors
Notice bibliographique
Résumé
Regulation of 3‐methylindole metabolism by nuclear receptors 3‐methylindole (3MI) is a known pneumotoxin that is found in naturally in fecal matter and is a major component of tobacco smoke; it is also a major component of boar taint, the accumulation of malodorous compounds in pigs that negatively impacts meat quality. We studied the effects transactivation of the constitutive androstane receptor (CAR), pregnane X receptor (PXR), and farnesoid X receptor (FXR) on gene expression and the metabolism of 3MI in porcine hepatocytes. Real‐time PCR was used to determine the expression of key genes in agonist treated porcine hepatocytes, while the production of major 3MI metabolites over time was quantified by HPLC. FXR transactivation significantly (p<0.05) increased the expression of CYP2E1, which is crucial to 3MI metabolism, 1.29 (1.19,1.40) fold over the untreated controls. PXR transactivation increased CYP2A19 expression 1.24 (1.14, 1.36) and CYP2C49 expression 4.51 (3.64, 5.57) fold; both of these enzymes have been shown to play a role in 3MI metabolism in pigs. FXR transactivation stimulated the formation of 6‐hydroxy‐3‐methylindole, a metabolite crucial in the 3MI excretion pathway, by 1.86 fold over the untreated controls. CAR and PXR transactivation did not affect overall 3MI metabolism or the formation of major metabolites. FXR may thus play an important role in regulating the excretion of 3MI, thus helping prevent toxicity, as well as improving meat quality in boars.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».