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Enregistrement W2019566951 · doi:10.3389/fphys.2013.00241

PEX16: a multifaceted regulator of peroxisome biogenesis

2013· review· en· W2019566951 sur OpenAlexafffund
Peter K. Kim, Robert T. Mullen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensUniversity of GuelphHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRegulatorBiogenesisPeroxisome proliferatorPhysiologyBiologyMedicinePeroxisomeInternal medicineReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PEROXISOMES ARE FORMED BY TWO DISTINCT PATHWAYS: the growth and fission of mature peroxisomes and de novo synthesis at the endoplasmic reticulum (ER). While many of the molecular mechanisms underlying these two pathways remain to be elucidated, it is generally accepted that their relative contribution to peroxisome formation may vary depending on the species, cell type and/or physiological status of the organism. One pertinent example of the apparent differences in the regulation of peroxisome biogenesis among evolutionarily diverse species is the involvement of the peroxin PEX16. In Yarrowia lipolytica, for instance, PEX16 is an intraperoxisomal peripheral membrane protein that participates in peroxisomal fission. By contrast, Human PEX16 is an integral membrane protein that is thought to function at the ER during the early stages of de novo peroxisome formation and also recruits peroxisomal membrane proteins directly to mature peroxisomes. Similarly, PEX16 in the plant Arabidopsis thaliana is speculated to be a PMP receptor at the ER and peroxisomes, and is also required for the formation of other ER-derived organelles, such as oil and protein bodies. Here we briefly review the current knowledge of Y. lipolytica, human and A. thaliana PEX16 in the context of our overall understanding of peroxisome biogenesis and the role of the ER in this process in these three divergent species.

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)0,000
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 enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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