Proteinases as hormones: targets and mechanisms for proteolytic signaling
Notice bibliographique
Résumé
Proteinases, such as kallikrein-related peptidases, trypsin and thrombin, can play hormone-like 'messenger roles in vivo. They can regulate cell signaling by cleaving and activating a novel family of G-protein-coupled proteinase-activated receptors (PARs 1-4) by unmasking a tethered receptor-triggering ligand. Short synthetic PAR-derived peptide sequences (PAR-APs) can selectively activate PARs 1, 2 and 4, causing physiological responses in vitro and in vivo. Using the PAR-APs to activate the receptors in vivo, it has been found that PARs, like hormone receptors, can affect the vascular, renal, respiratory, gastrointestinal, musculoskeletal and nervous systems (central and peripheral). PARs trigger responses ranging from vasodilatation to intestinal inflammation, increased cytokine production and increased nociception. These PAR-stimulated responses have been implicated in various disease states, including cancer, atherosclerosis, asthma, arthritis, colitis and Alzheimer's disease. In addition to targeting the PARs, proteinases can also cause hormone-like effects by other signaling mechanisms that may be as important as the activation of PARs. Thus, the PARs themselves, their activating serine proteinases and their signaling pathways can be considered as attractive targets for therapeutic drug development. Further, proteinases can be considered as physiologically relevant 'hormone-like' messengers that can convey signals locally or systemically either via PARs or by other mechanisms.
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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 | 0,001 |
| 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 ».