Incretin hormones and the expanding families of glucagon‐like sequences and their receptors
Notice bibliographique
Résumé
Peptide hormones encoded by the proglucagon (Gcg) and glucose-dependent insulinotropic polypeptide (Gip) genes are evolutionarily related glucagon-like sequences and act through a subfamily of G-protein-coupled receptors. A better understanding of the evolutionary history of these hormones and receptors should yield insight into their biological functions. The availability of a large number of near-complete vertebrate genome sequences is a powerful resource to address questions concerning the evolution of sequences; here, we utilize these resources to examine the evolution of glucagon-like sequences and their receptors. These studies led to the discovery of novel genes for a glucagon receptor-like receptor (Grlr) and a glucagon-like sequence (exendin) in vertebrates. Both exendin and GRLR have ancient origins, early in vertebrate evolution, but have been lost on the ancestral lineage leading to extant mammals. We also show that exendin and GRLR are both expressed in the brain of the chicken and Xenopus tropicals, results that suggest that the products of these genes function in this tissue. The lack of exendin or Grlr genes in mammals suggests that other genes may have acquired the functions of exendin and Grlr during mammalian evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».