The TGFbeta Superfamily Signaling Pathway
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The transforming growth factor (TGF)beta superfamily of secreted factors is comprised of over 30 members including Activins, Nodals, Bone Morphogenetic Proteins (BMPs), and Growth and Differentiation Factors (GDFs). Members of the family, which are found in both vertebrates and invertebrates, are ubiquitously expressed in diverse tissues and function during the earliest stages of development and throughout the lifetime of animals. Indeed, key roles in embryonic stem cell self-renewal, gastrulation, differentiation, organ morphogenesis, and adult tissue homeostasis have been delineated. Consistent with this ubiquitous activity, aberrant TGFbeta superfamily signaling is associated with a wide range of human pathologies including autoimmune, cardiovascular and fibrotic diseases, as well as cancer. TGFbeta superfamily ligands signal through cell-surface serine/threonine kinase receptors to the intracellular Smad proteins, which in turn accumulate in the nucleus to regulate gene expression. In addition to this universal cascade, Smad-independent pathways are also employed in a cell-specific manner to transduce TGFbeta signals. Ligand access to the signaling receptors is regulated by numerous secreted agonists and antagonists and by membrane-associated coreceptors that act in a context-dependent manner. Given the fundamental role of the TGFbeta superfamily in metazoans and the diversity of biological responses, it is not surprising that the signaling pathway is subject to tight and complex regulation at levels both outside and inside the cell. WIREs Dev Biol 2013, 2:47-63. doi: 10.1002/wdev.86 For further resources related to this article, please visit the WIREs website.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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