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Enregistrement W1727217767 · doi:10.1111/j.1749-6632.2011.06039.x

G protein–coupled receptor modulation with pepducins: moving closer to the clinic

2011· article· en· W1727217767 sur OpenAlexaff
Patricia Fitzpatrick Dimond, Kenneth E. Carlson, Michel Bouvier, Craig Gérard, Lei Xu, Lidija Covic, Anika Agarwal, Oliver P. Ernst, Jay M. Janz, Thue W. Schwartz, Thomas J. Gardella, Graeme Milligan, Athan Kuliopulos, Thomas P. Sakmar, S. Hunt

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesTufts Medical Center
Mots-clésModulation (music)ChemistryBiophysicsPhysicsBiologyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the 2nd Pepducin Science Symposium held in Cambridge, Massachusetts, on November 4-5, 2010, investigators working in G protein-coupled receptor (GPCR) research convened to discuss progress since last year's inaugural conference. This year's symposium focused on increasing knowledge of the structure and function of this ubiquitous superfamily of membrane receptors and their potential modulation for disease treatment. Presentations also focused on how GPCR mechanisms might be exploited to treat diseases with pepducins, novel synthetic lipopeptide pharmacophores that modulate heptahelical GPCR activity. While the multiple roles of GPCRs in physiological and pathophysiological processes offer significant opportunities for novel drug development, the global nature of their activity challenges drug-specific and validated target identification. This year's conference highlighted advances in understanding of GPCR agonist and antagonist ligand-binding motifs, their ligand-independent functions, structure-activity relationships (SARs), and evolving unique methods to probe GPCR structure and function. Study results summarized at the meeting also provided evidence for evolving views of how signaling mechanisms work through these receptors.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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