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Enregistrement W1832864842 · doi:10.1046/j.1399-0004.2003.00194.x

Notch signaling in development and disease

2003· review· en· W1832864842 sur OpenAlexaff
JA Harper, JS Yuan, JB Tan, Ioana Visan, CJ Guidos

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2003
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotch signaling pathwayBiologyNotch proteinsHes3 signaling axisCell fate determinationSignal transductionCell biologyCell signalingCyclin-dependent kinase 8Cellular differentiationGeneticsTranscription factorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Notch receptors and ligands were first identified in flies and worms, where they were shown to regulate cell proliferation, cell differentiation, and, in particular, binary cell fate decisions in a variety of developmental contexts. The first mammalian Notch homolog was discovered to be a partner in a chromosomal translocation in a subset of human T-cell leukemias. Subsequent studies in mice and humans have shown that Notch signaling plays essential roles at multiple stages of hematopoiesis, and also regulates the development or homeostasis of cells in many tissues and organs. Thus, it is not surprising that mutations which disrupt Notch signaling cause a wide range of cancers and developmental disorders. Perhaps because it is so widely used, Notch signaling is subject to many unusual forms of regulation. In this review, we will first outline key aspects of Notch signaling and its regulation by endocytosis, glycosylation, and ubiquitination. We will then overview recent literature elucidating how Notch regulates cell-lineage decisions in a variety of developmental contexts. Finally, we will describe the roles of dysregulated Notch signaling in causing several types of cancer and other pathologies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations146
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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