Enantioselectivity in some physiological and pathophysiological roles of hydroxyeicosatetraenoic acids
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon of chirality has been shown to greatly impact drug activities and effects. Different enantiomers may exhibit different effects in a certain biological condition or disease state. Cytochrome P450 (CYP) enzymes metabolize arachidonic acid (AA) into a large variety of metabolites with a wide range of activities. Hydroxylation of AA by CYP hydroxylases produces hydroxyeicosatetraenoic acids (HETEs), which are classified into mid-chain (5, 8, 9, 11, 12, and 15-HETE), subterminal (16-, 17-, 18- and 19-HETE) and terminal (20-HETE) HETEs. Except for 20-HETE, these metabolites exist as a racemic mixture of R and S enantiomers in the physiological system. The two enantiomers could have different degrees of activity or sometimes opposing effects. In this review article, we aimed to discuss the role of mid-chain and subterminal HETEs in different organs, importantly the heart and the kidneys. Moreover, we summarized their effects in some conditions such as neutrophil migration, inflammation, angiogenesis, and tumorigenesis, with a focus on the reported enantiospecific effects. We also reported some studies using genetically modified models to investigate the roles of HETEs in different conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».