Proteinase-mediated cell signalling: targeting proteinase-activated receptors (PARs) by kallikreins and more
Notice bibliographique
Résumé
Serine proteinases, like trypsin, can play a hormone-like role by triggering signal transduction pathways in target cells. In many respects these hormone-like actions of proteinases can now be understood in terms of the pharmacodynamics of the G protein-coupled 'receptor' responsible for the cellular actions of thrombin (proteinase-activated receptor-1, or PAR1). PAR1, like the other three members of this receptor family (PAR2, PAR3 and PAR4), has a unique mechanism of activation involving the proteolytic unmasking of an N-terminally tethered sequence that can activate the receptor. The selective activation of each PAR by short synthetic peptides representing these sequences has demonstrated that PAR1, PAR2 and PAR4 play important roles in regulating physiological responses ranging from vasoregulation and cell growth to inflammation and nociception. We hypothesise that the tissue kallikreins may regulate signal transduction via the PARs. Although PARs can account for many of their biological actions, kallikreins may also cause effects by mechanisms not involving the PARs. For instance, trypsin activates the insulin receptor and thrombin can act via a mechanism involving its non-catalytic domains. Based on the data we summarise, we propose that the kallikreins, like thrombin and trypsin, must now be considered as important 'hormonal' regulators of tissue function.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».