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Enregistrement W3195080457 · doi:10.1155/2021/9912436

Reactive Oxygen Species (ROS) Regulates Different Types of Cell Death by Acting as a Rheostat

2021· review· en· W3195080457 sur OpenAlexaff
Gloria E. Villalpando-Rodriguez, Spencer B. Gibson

Notice bibliographique

RevueOxidative Medicine and Cellular Longevity · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNecroptosisProgrammed cell deathCell biologyReactive oxygen speciesCrosstalkBiologyCell typeApoptosisCell fate determinationCellSignal transductionCell signalingTranscription factorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reactive oxygen species (ROS) are essential for cellular signaling and response to stress. The level of ROS and the type of ROS determine the ability of cells to undergo cell death. Furthermore, dysregulation of the antioxidant pathways is associated with many diseases. It has become apparent that cell death can occur through different mechanisms leading to the classifications of different types of cell death such as apoptosis, ferroptosis, and necroptosis. ROS play essential roles in all forms of cell death, but it is only now coming into focus that ROS control and determine the type of cell death that occurs in any given cell. Indeed, ROS may act as a rheostat allowing different cell death mechanisms to be engaged and crosstalk with different cell death types. In this review, we will describe the ROS regulatory pathways and how they control different types of cell death under normal and disease states. We will also propose how ROS could provide a mechanism of crosstalk between cell death mechanisms and act as a rheostat determining the type of cell death.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,320
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 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'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

Citations473
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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