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Enregistrement W2016697010 · doi:10.1111/j.1550-7408.2008.00370.x

Protein Targeting into Secondary Plastids<sup>1</sup>

2009· review· en· W2016697010 sur OpenAlexfundno aff
Kathrin Bolte, Lars Bullmann, Franziska Hempel, Andrew Bozarth, Stefan Zauner, Uwe‐G. Maier

Notice bibliographique

RevueJournal of Eukaryotic Microbiology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftTula Foundation
Mots-clésPlastidBiologyEndosymbiosisOrganelleProtein targetingTransport proteinChloroplastCell biologyMembrane proteinBiochemistryMembraneGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the coding capacity of primary plastids is reserved for expressing some central components of the photosynthesis machinery and the translation apparatus. Thus, for the bulk of biochemical and cell biological reactions performed within the primary plastids, many nucleus-encoded components have to be transported posttranslationally into the organelle. The same is true for plastids surrounded by more than two membranes, where additional cellular compartments have to be supplied with nucleus-encoded proteins, leading to a corresponding increase in complexity of topogenic signals, transport and sorting machineries. In this review, we summarize recent progress in elucidating protein transport across up to five plastid membranes in plastids evolved in secondary endosymbiosis. Current data indicate that the mechanisms for protein transport across multiple membranes have evolved by altering pre-existing ones to new requirements in secondary plastids.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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