Post-Translational Modifications of Nuclear Receptors and Human Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear receptors (NR) impact a myriad of physiological processes including homeostasis, reproduction, development, and metabolism. NRs are regulated by post-translational modifications (PTM) that markedly impact receptor function. Recent studies have identified NR PTMs that are involved in the onset and progression of human diseases, including cancer. The majority of evidence linking NR PTMs with disease has been demonstrated for phosphorylation, acetylation and sumoylation of androgen receptor (AR), estrogen receptor α (ERα), glucocorticoid receptor (GR) and peroxisome proliferator activated receptor γ (PPARγ). Phosphorylation of AR has been associated with hormone refractory prostate cancer and decreased disease-specific survival. AR acetylation and sumoylation increased growth of prostate cancer tumor models. AR phosphorylation reduced the toxicity of the expanded polyglutamine AR in Kennedy's Disease as a consequence of reduced ligand binding. A comprehensive evaluation of ERα phosphorylation in breast cancer revealed several sites associated with better clinical outcome to tamoxifen therapy, whereas other phosphorylation sites were associated with poorer clinical outcome. ERα acetylation and sumoylation may also have predictive value for breast cancer. GR phosphorylation and acetylation impact GR responsiveness to glucocorticoids that are used as anti-inflammatory drugs. PPARγ phosphorylation can regulate the balance between growth and differentiation in adipose tissue that is linked to obesity and insulin resistance. Sumoylation of PPARγ is linked to repression of inflammatory genes important in patients with inflammatory diseases. NR PTMs provide an additional measure of NR function that can be used as both biomarkers of disease progression, and predictive markers for patient response to NR-directed treatments.
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.
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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle