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Enregistrement W2040993569 · doi:10.1096/fj.05-5491rev

Proprotein convertases: lessons from knockouts

2006· review· en· W2040993569 sur OpenAlexafffund
Nathalie Scamuffa, Fabien Calvo, Michel Chrétien, Nabil G. Seidah, Abdel‐Majid Khatib

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensMontreal Clinical Research InstituteOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProprotein ConvertasesFurinPCSK9KexinProprotein convertaseSubtilisinProteolysisBiologySterol regulatory element-binding proteinKnockout mouseGlycoproteinBiochemistryCell biologyGeneEnzymeLipoproteinLDL receptorCholesterolGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physiological role of the subtilisin/kexin-like proprotein convertases (PCs) in rodents has been examined through the use of knockout mice. This review will summarize the major in vivo defects that result from the disruption of the expression of their genes. This includes abnormal embryonic development, hormonal disorder, infertility, and/or modified lipid/sterol metabolism. Members of the PC family play a central role in the processing of various protein precursors ranging from hormones and growth factors to bacterial toxins and viral glycoproteins. Proteolysis occurring at basic residues is mediated by the basic amino acid-specific proprotein convertases, namely: PC1/3, PC2, furin, PACE4, PC4, PC5/6, and PC7. In contrast, proteolysis at nonbasic residues is performed by the subtilisin/kexin-like isozyme-1 (SKI-1/S1P) and the newly identified neural apoptosis-regulated convertase-1 (PCSK9/NARC-1). In addition to their requirement for many physiological processes, these enzymes are also involved in various pathologies such as cancer, obesity, diabetes, lipid disorders, infectious diseases, atherosclerosis and neurodegenerative diseases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations218
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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