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Enregistrement W2006210034 · doi:10.2174/1389201043376931

Analyzing for Co-Localization of Proteins at a Cell Membrane

2004· review· en· W2006210034 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Biotechnology · 2004
Typereview
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell biologySignal transductionReceptorCell surface receptorCell signalingBiologyExtracellularCytoplasmCellCell membraneIntracellularTransmembrane proteinChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell-to-cell communication is mediated by molecular interactions at the surface of the cell by soluble ligands released from distant cells or by cell surface molecules on adjacent cells. These interactions lead to activation of intracellular signaling pathways that subsequently can lead to activation of specific genes. This signal transduction process controls cellular activities as diverse as proliferation, differentiation and apoptosis, so we must understand the underlying molecular events in detail in order to understand broader questions related to development, uncontrolled growth in tumors, tissue regeneration and use of stem cells to name a few. Binding of a ligand in the extracellular space to a transmembrane receptor constitutes the first crucial step for activation of a signaling pathway within the cell. This binding can either lead to oligomerization of individual receptors, to reorganization of existing clusters of receptors or to changes in the protein conformations, which in turn results in recruitment of signaling molecules in the cytoplasm. While different membrane receptors activate different downstream signaling pathways, some receptors can activate more than one pathway and a particular pathway can be activated by different receptors. It appears that these processes are regulated either by agonists and antagonists in the extracellular medium, by receptor-receptor interactions in the membrane or by a number of signaling mediators in the cytoplasm of the cell. Our work has focused on understanding how the intermolecular interactions in the membrane can control the signal transduction process: Are there specialized structures on the surface that facilitate receptor-receptor interactions? Do the receptors exist as monomers or pre-existing complexes that enhance the probability of activation? Do different receptors associate in the same domains or are there distinct organizational principles for each receptor type. In order to address these questions, we seek to develop tools that allow us to examine intermolecular interactions and reactions directly on the cell surface, particularly on live cells in culture or in tissue. This review discusses some of the approaches that are currently available and highlights some of the key advantages and disadvantages they represent with particular focus on image cross correlation spectroscopy as a relatively new quantitative tool developed by us to address some of these issues.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,312 · 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