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Enregistrement W1967304829 · doi:10.1139/o09-015

Involvement of a disintegrin and metalloproteinase 10 and 17 in shedding of tumor necrosis factor-α

2009· article· en· W1967304829 sur OpenAlexvenueno aff
Atsuhiko Hikita, Nobuho Tanaka, Shoji Yamane, Yasuko Ikeda, Hiroshi Furukawa, Shigeto Tohma, Ryuji Suzuki, Sakae Tanaka, Hiroyuki Mitomi, Naoshi Fukui

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésADAM10DisintegrinTumor necrosis factor alphaMetalloproteinaseCell biologyChemistryBiologyMolecular biologyMatrix metalloproteinaseImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha) is initially synthesized as a membrane-bound protein and converted into a soluble form by proteolytic cleavage. Although a disintegrin and metalloproteinase 17 (ADAM17) is considered to be the primary sheddase for TNF-alpha, it is not known whether ADAM17 is solely responsible for that process in any type of cells. To identify the TNF-alpha sheddase(s) in varieties of cells, we performed experiments using a unique screening system and observed that ADAM9, ADAM10, ADAM17, and ADAM19 were capable of cleaving TNF-alpha. We then performed RNA interference experiments and confirmed that ADAM10 and ADAM17 were in fact involved in TNF-alpha shedding in 293A cells. In mouse macrophages, ADAM17 was confirmed to be the primary sheddase, but the involvement of ADAM10 was also demonstrated. In NIH3T3 cells, ADAM10 could be more important in the shedding than ADAM17. In mouse vascular endothelial cell line UVfemale2, ADAM10 and ADAM17 were equally involved in TNF-alpha shedding, whereas ADAM17 was a major sheddase in human osteoarthritic chondrocytes. From these observations and others, we concluded that both ADAM10 and ADAM17 can be a TNF-alpha sheddase and that their significance could be determined by their expression levels and the abundance of tissue inhibitor of metalloproteinases.

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)0,000
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 seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations56
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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