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Enregistrement W1987387907 · doi:10.1111/j.1749-6632.2000.tb06928.x

An Empirical Model of γ‐Secretase Activity

2000· article· en· W1987387907 sur OpenAlexaff
Michael P. Murphy, R. Wang, Paul E. Fraser, Abdul H. Fauq, Todd E. Golde

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPresenilinAmyloid precursor protein secretaseAlpha secretaseProteasesProteaseGamma secretaseAmyloid precursor proteinChemistryCleavage (geology)Transmembrane domainTransmembrane proteinMutantBiochemistryCell biologyEnzymeNeuroscienceBiologyAlzheimer's diseaseDiseaseMedicineReceptorGeneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

gamma-Secretase catalyzes the cleavage at the carboxyl terminus of A beta to release it from the APP. While gamma-secretase is a major therapeutic drug target for the treatment of Alzheimer's disease (AD), it appears to be an unusual proteolytic activity, and, to date, no protease responsible for this activity has been identified. Based on studies of APP transmembrane domain (TMD) mutants, it is apparent that there are multiple pharmacologically distinct gamma-secretase activities that are spatially restricted and that presenilins (PS) regulate cleavage by gamma-secretases in a protease independent fashion. Based on these studies, we propose a multiprotease model for gamma-secretase activity and predict that the gamma-secretases are likely to be closely related proteases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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