MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1998574684 · doi:10.4161/cib.3.3.11455

The long and the short of SAD-1 kinase

2010· article· en· W1998574684 sur OpenAlexafffund
Joanne S. M. Kim, Wesley Hung, Mei Zhen

Notice bibliographique

RevueCommunicative & Integrative Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésKinaseBiologyGene isoformPolarity (international relations)Mechanism (biology)DYRK1ACell biologyNeuroscienceGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ser/Thr SAD kinases are evolutionarily conserved, critical regulators of neural development. Exciting findings in recent years have significantly advanced our understanding of the mechanism through which SAD kinases regulate neural development. Mammalian SAD-A and SAD-B, activated by a master kinase LKB1, regulate microtubule dynamics and polarize neurons. In C. elegans, the sad-1 gene encodes two isoforms, namely the long and the short, which exhibit overlapping and yet distinct functions in neuronal polarity and synaptic organization. Surprisingly, our most recent findings in C. elegans revealed a SAD-1-independent LKB1 activity in neuronal polarity. We also found that the long SAD-1 isoform directly interacts with a STRADalpha pseudokinase, STRD-1, to regulate neuronal polarity and synaptic organization. We elaborate here a working model of SAD-1 in which the two isoforms dimer/oligomerize to form a functional complex, and STRD-1 clusters and localizes the SAD-1 complex to synapses. While the mechanistic difference between the vertebrate and invertebrate SAD kinases may be puzzling, a recent discovery of the functionally distinct SAD-B isoforms predicts that the difference likely arises from our incomplete understanding of the SAD kinase mechanism and may eventually be reconciled as the revelation continues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunicative & Integrative BiologyMême sujetGenetics, Aging, and Longevity in Model OrganismsTravaux en français237 207