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Enregistrement W4200135634 · doi:10.3390/toxics9120348

Manganese-Induced Neurotoxicity through Impairment of Cross-Talk Pathways in Human Neuroblastoma Cell Line SH-SY5Y Differentiated with Retinoic Acid

2021· article· en· W4200135634 sur OpenAlexaff
Raúl Bonne Hernández, Nadja C. de Souza‐Pinto, Jos Kleinjans, Marcel van Herwijnen, Jolanda Piepers, Houman Moteshareie, Daniel Burnside, Ashkan Golshani

Notice bibliographique

RevueToxics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésSH-SY5YNeurotoxicityNeuroblastomaCell cultureRetinoic acidViability assayCytotoxicityCell biologyCellBiologyBiochemistryToxicityChemistryIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manganese (Mn) is an important element; yet acute and/or chronic exposure to this metal has been linked to neurotoxicity and neurodegenerative illnesses such as Parkinson’s disease and others via an unknown mechanism. To better understand it, we exposed a human neuroblastoma cell model (SH-SY5Y) to two Mn chemical species, MnCl2 and Citrate of Mn(II) (0–2000 µM), followed by a cell viability assay, transcriptomics, and bioinformatics. Even though these cells have been chemically and genetically modified, which may limit the significance of our findings, we discovered that by using RA-differentiated cells instead of undifferentiated SH-SY5Y cell line, both chemical species induce a similar toxicity, potentially governed by disruption of protein metabolism, with some differences. The MnCl2 altered amino acid metabolism, which affects RNA metabolism and protein synthesis. Citrate of Mn(II), however, inhibited the E3 ubiquitin ligases–target protein degradation pathway, which can lead to the buildup of damaged/unfolded proteins, consistent with histone modification. Finally, we discovered that Mn(II)-induced cytotoxicity in RA-SH-SY5Y cells shared 84 percent of the pathways involved in neurodegenerative diseases.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,319
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 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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