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Enregistrement W1986320989 · doi:10.1016/j.febslet.2011.11.016

Substrate specificity of diacylglycerol kinase-epsilon and the phosphatidylinositol cycle

2011· article· en· W1986320989 sur OpenAlexafffund
Yulia V. Shulga, Matthew K. Topham, Richard M. Epand

Notice bibliographique

RevueFEBS Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésDiacylglycerol kinasePhosphatidylinositolSubstrate (aquarium)BiochemistryChemistryGene isoformDiacylglycerol lipasePiEnzymeProtein kinase CKinaseStereochemistryCell biologyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show that diacylglycerol kinase-ε (DGKε) has less preference for the acyl chain at the sn-1 position of diacylglycerol (DAG) than the one at the sn-2 position. Although DGKε discriminates between 1-stearoyl-2-arachidonoyl-DAG and 1-palmitoyl-2-arachidonoyl-DAG, it has similar substrate preference for 1-stearoyl-2-arachidonoyl-DAG and 1,2-diarachidonoyl-DAG. We suggest that in addition to binding to the enzyme, the acyl chain at the sn-1 position may contribute to the depth of insertion of the DAG into the membrane. Thus, the DAG intermediate of the PI-cycle, 1-stearoyl-2-arachidonoyl-DAG, is not the only DAG that is a good substrate for DGKε, the DGK isoform involved in PI-cycling.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations34
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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