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Enregistrement W4220978255 · doi:10.3390/nu14061312

Mechanisms of Feedback Regulation of Vitamin A Metabolism

2022· review· en· W4220978255 sur OpenAlexafffund
C.M. O'Connor, Parisa Varshosaz, Alexander R. Moise

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensLaurentian UniversityNOSM University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésRetinoic acidRetinoidVitaminBiologyHomeostasisImmune systemVitamin D and neurologyMetaboliteMetabolismCell biologyBiochemistryEndocrinologyImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin A is an essential nutrient required throughout life. Through its various metabolites, vitamin A sustains fetal development, immunity, vision, and the maintenance, regulation, and repair of adult tissues. Abnormal tissue levels of the vitamin A metabolite, retinoic acid, can result in detrimental effects which can include congenital defects, immune deficiencies, proliferative defects, and toxicity. For this reason, intricate feedback mechanisms have evolved to allow tissues to generate appropriate levels of active retinoid metabolites despite variations in the level and format, or in the absorption and conversion efficiency of dietary vitamin A precursors. Here, we review basic mechanisms that govern vitamin A signaling and metabolism, and we focus on retinoic acid-controlled feedback mechanisms that contribute to vitamin A homeostasis. Several approaches to investigate mechanistic details of the vitamin A homeostatic regulation using genomic, gene editing, and chromatin capture technologies are also discussed.

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 enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations53
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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