Notice bibliographique
Résumé
Abstract GLI1, GLI2 and GLI3 transcription factors are the key effectors of mammalian Hedgehog signalling. Mutations in these transcription factors are implicated in severe congenital malformations and malignancies in humans and in mice. Analysis of mouse models has revealed that the patterning and development of multiple organ systems is dependent on a tightly regulated balance of Gli activator and repressor activity. Consequently, mutations in the Hh pathway machinery that affect Gli function or processing result in phenotypes with a striking resemblance to GLI‐associated disorders. The primary cilium was identified as a critical component of Hh signalling due to the phenotypic overlap between Hh‐pathway mutants and mice with defects in ciliogenesis. Many mutations in genes regulating cilia structure and function have been identified in human ciliopathies. This new class of diseases shares significant phenotypic overlap with GLI‐related syndromes. Phenotypic analysis of mice with compromised cilia function has revealed new aspects of Gli regulation demonstrating the utility of mouse models in the characterisation of novel disease phenotypes. Key Concepts: Balance of GLI activator and repressor is required for normal development. Shift of the balance towards low or high GLI3R levels results in severe congenital malformations. Shift of the balance towards high GLI activator results in cancer. Mutations affecting different domains of bifunctional transcription factor Gli3 give rise to distinct phenotypes. Mutations affecting Hh pathway machinery affect Gli processing and activity and result in Gli‐related phenotypes. The primary cilium is critical for Hh signal transduction. Mutations in regulators of primary cilia structure and function result in ciliopathies, which share many overlapping phenotypes with GLI‐associated syndromes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».