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Enregistrement W2008253949 · doi:10.1074/jbc.m413428200

Rb Enhances p160/SRC Coactivator-dependent Activity of Nuclear Receptors and Hormone Responsiveness

2005· article· en· W2008253949 sur OpenAlexafffund
Éric Batsché, Julien Desroches, Steve Bilodeau, Yves Gauthier, Jacques Drouin

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNuclear Receptors and Signaling
Établissements canadiensMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesLigue Contre le CancerCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésCoactivatorNuclear receptorTranscription factorNuclear receptor coactivator 3Nuclear receptor coactivator 1Cancer researchCell biologyProto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcNuclear receptor coactivator 2BiologyChemistrySignal transductionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The retinoblastoma tumor suppressor protein (Rb) is best known as a repressor of genes involved in cell cycle progression. Rb has also been implicated in activation of transcription, in particular by nuclear receptors (NRs) and by differentiation-related transcription factors, but the relevance of this activity is unclear. We show that Rb and the related proteins p107 and p130 enhance the activity of NRs related to NGFI-B (Nur factors) through direct interactions with NGFI-B and SRC-2. Although recruitment of SRC/p160 coactivators to the NGFI-B AF1 domain is independent of Rb, its presence enhances SRC-dependent transcription. Rb potentiation of SRC coactivators is exerted on a subset (Nur factors, hepatocyte nuclear factor-4 (HNF-4), SF-1, and ER) but not all NRs. The levels of Rb-related proteins modulate hormone responsiveness of the NGFI-B-dependent pituitary proopiomelanocortin gene and HNF-4-dependent transcription during enterocyte differentiation. Increased Rb expression upon cell differentiation may promote differentiated functions, at least in part, by potentiation of NR activity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations43
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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