Carboxylesterases: A Multifunctional Enzyme Involved in Pesticide and Lipid Metabolism

作者
Matthew K. Ross,Mariola J. Edelmann
出处
期刊:Acs Symposium Series [American Chemical Society]
卷期号:: 149-164 被引量:13
标识
DOI:10.1021/bk-2012-1099.ch010
摘要

Carboxylesterases (CES, EC 3.1.1.1) hydrolyze ester, amide, and carbamate bonds found in xenobiotics and endobiotics. Multiple CES genes exist in mammals with evidence of multiple gene duplication events occurring throughout evolutionary history. Five CES genes are reported in the Human Genome Organization database, although CES1 and CES2 are the best characterized. CES enzymes are promiscuous in that they can metabolize both xenobiotic and endobiotic compounds. Pesticides, such as the pyrethroids, are an important class of xenobiotic substrates that are metabolized by CES, whereas cholesteryl esters, triacylglycerols, and 2-arachidonoylglycerol are examples of endobiotics that are known to be hydrolyzed by CES. Functional studies using selective chemical inhibitors, siRNA, and gene knockout models are providing valuable insights into the physiological functions of CES, and suggest that CES may be a novel target for the treatment of diseases such as diabetes and atherosclerosis. This article will examine the known physiological functions of CES, review the kinetic constants obtained with pyrethroids and recombinant carboxylesterase isoforms, examine interactions between xenobiotics (primarily pesticides) and lipids that occur with CES enzymes, and where possible the implications that these findings have in terms of health and disease.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
研友_LBoEqn发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
lulala发布了新的文献求助10
1秒前
搞怪哈密瓜完成签到,获得积分10
1秒前
太叔灭龙发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
JamesPei应助拣尽南枝采纳,获得10
2秒前
vale完成签到,获得积分20
2秒前
369258完成签到,获得积分10
3秒前
踏实的赛凤应助Doc采纳,获得10
3秒前
林白发布了新的文献求助10
3秒前
奋斗的猫咪完成签到,获得积分10
3秒前
WNL发布了新的文献求助10
4秒前
勤劳的圆发布了新的文献求助10
4秒前
小易发布了新的文献求助10
4秒前
Nole应助Loooong采纳,获得10
4秒前
4秒前
5秒前
陆千万发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
唐唯一发布了新的文献求助10
7秒前
彭于晏应助Sirius采纳,获得10
7秒前
大白熊发布了新的文献求助10
7秒前
太叔灭龙完成签到,获得积分10
8秒前
大凯完成签到,获得积分10
9秒前
猪猪hero发布了新的文献求助10
9秒前
汉堡包应助勇往直前采纳,获得10
10秒前
JC完成签到,获得积分10
10秒前
林白完成签到,获得积分10
10秒前
molihuakai应助凡凡采纳,获得10
10秒前
Robin发布了新的文献求助30
11秒前
小熊发布了新的文献求助10
11秒前
zhugepengju发布了新的文献求助10
12秒前
Lucas应助Meng采纳,获得10
13秒前
星辰发布了新的文献求助10
13秒前
从容砖家完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
吃饭睡觉完成签到,获得积分10
14秒前
Dean应助奋斗不止采纳,获得80
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
The Great Hymn to Šamaš 500
Moody's Ratings Rising AI spending narrows the gap, but US hyperscalers retain edge over Chinese peers 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7695688
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9256163
关于积分的说明 20001072
捐赠科研通 7270154
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3292558
关于科研通互助平台的介绍 2448209
邀请新用户注册赠送积分活动 2298217