Arsenic Exposure and Amyloid Precursor Protein Processing: A Focus onAlzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Arsenic is present in above permissible safe limits in groundwater, soil, and food, in various areas of the world. This is increasing exposure to humankind and affecting health in various ways. Alternation in cognition is one among them. Epidemiological research has reflected the impact of arsenic exposure on children in the form of diminished cognition. AIMS: Considering this fact, the present study reviewed the impact of arsenic on amyloid precursor protein, which is known to cause one of the commonest cognitive disorders such as Alzheimer's disease. METHODS: The present study reviews the arsenic role in the generation of amyloid-beta from its precursor that leads to Alzheimer's disease through the published article from Pubmed and Scopus. DESCRIPTION: According to the findings, regular, long-term exposure to arsenic beginning in infancy changes numerous arsenic level-regulating regions in the rat brain, which are related to cognitive impairments. Arsenic also affects the BBB clearance route by increasing RAGE expression. Arsenic triggers the proamyloidogenic pathway by increasing APP expression and subsequently, its processing by β-secretase and presenilin. Arsenic also affects mitochondrial dynamics, DNA repair pathway and epigenetic changes. The mechanism behind all these changes is explained in the present review article. CONCLUSION: A raised level of arsenic exposure affects the amyloid precursor protein, a factor for the early precipitation of Alzheimer's disease.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».