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Enregistrement W2039369023 · doi:10.1002/jcp.21253

Signaling by estrogens

2007· review· en· W2039369023 sur OpenAlexaff
Boris J. Cheskis, James Greger, Sunil Nagpal, Leonard P. Freedman

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Physiology · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensWomen's Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignal transductionEstrogen receptorBiologyCell biologyReceptorEstrogen receptor alphaCell signalingScaffold proteinTranscription factorCytoplasmGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By regulating activities and expression levels of key signaling molecules, estrogens control mechanisms that are responsible for crucial cellular functions. Ligand binding to estrogen receptor (ER) leads to conformational changes that regulate the receptor activity, its interaction with other proteins and DNA. In the cytoplasm, receptor interactions with kinases and scaffolding molecules regulate cell signaling cascades (extranuclear/nongenomic action). In the nucleus, estrogens control a repertoire of coregulators and other auxiliary proteins that are associated with ER, which in turn determines the nature of regulated genes and level of their expression (genomic action). The combination of genomic and nongenomic actions of estrogens ultimately confers the cell-type and tissue-type selectivity. Recent studies have revealed some important new insights into the molecular mechanisms underlying ER action, which may help to explain the functional basis of existing selective ER modulators (SERMs) and provide evidence into how ER might be selectively targeted to achieve specific therapeutic goals. In this review, we will summarize some new molecular details that relate to estrogen signaling. We will also discuss some new strategies that may potentially lead to the development of functionally selective ER modulators that can separate between the beneficial, prodifferentiative effects in bone, the cardiovascular system and the CNS as well as the "detrimental," proliferative effects in reproductive tissues and organs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations208
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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