Regulation of STAT signalling by proteolytic processing
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Notice bibliographique
Résumé
Interaction of cytokines with their cognate receptors leads to the activation of latent transcription factors, the signal transducer and activator of transcription (STAT) proteins. Numerous studies have identified the critical roles played by STAT proteins in regulating cell proliferation, differentiation and survival. Consequently, the activity of STAT proteins is negatively regulated by a variety of different mechanisms, which include alternative splicing, covalent modifications, protein-protein interactions with negative regulatory proteins and proteolytic processing by proteases. Cleavage of STAT proteins by proteases results in the generation of C-terminally truncated proteins, called STATgamma, which lack the transactivation domain and behave as functional dominant-negative proteins. Currently, STATgamma isoforms have been identified for Stat3, Stat5a, Stat5b and Stat6 in different cellular contexts and biological processes. Evidence is mounting for the role of as yet unidentified serine proteases in the proteolytic processing of STAT proteins, although at least one cysteine protease, calpain is also known to cleave these STATs in platelets and mast cells. Recently, studies of acute myeloid leukaemia and cutaneous T cell lymphoma patients have revealed important roles for the aberrant expression of Stat3gamma and Stat5gamma proteins in the pathology of these diseases. Together, these findings indicate that proteolytic processing is an important mechanism in the regulation of STAT protein biological activity and provides a fertile area for future studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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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 découle