Notice bibliographique
Résumé
Cytokines elicit responses in target cells by inducing changes in gene expression. For interferons (IFNs), this involves receptor-mediated activation of specific transcription factors, which then translocate into the nucleus to bind to cognate gene elements in the promoters of IFN-inducible genes. The prototypic IFN-inducible transcription factors are the signal transducer and activator of transcription (STAT) proteins. IFN-receptor interactions invoke Janus kinase activation via phosphorylation events, which in turn leads to the recruitment and phosphorylation of STAT proteins on tyrosine residues. Activated STATs then dimerize to form STAT complexes. IFNs-alpha/beta will activate STAT-1, STAT-2, STAT-3 ,and STAT-5, whereas IFN-gamma will predominantly activate STAT-1. In this chapter, we describe a procedure to identify IFN-inducible deoxyribonucleic acid (DNA) binding factors independently of any knowledge of their target DNA sequences. This procedure permits the identification of IFN-inducible STAT complexes as well as any other IFN-inducible DNA binding factors. This biochemical technique uses genomic DNA affinity chromatography to isolate DNA binding factors from IFN-inducible cytoplasmic or nuclear extracts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,041 |
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 ».