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Enregistrement W2053653609 · doi:10.1097/mco.0b013e32835b4ec4

Amino acids

2012· editorial· en· W2053653609 sur OpenAlexaff
John T. Brosnan, Olav Rooyackers

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care · 2012
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmino Acid Enzymes and Metabolism
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmino acidSerineBiochemistryChemistryTyrosineAromatic amino acidsPhosphorylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The principal function of the 20 common amino acids is to be incorporated into proteins. However, beyond this, amino acids play many different roles; indeed they are the most versatile of nutrients. This is a consequence of their very different side chains that permit a wide variety of chemical modifications and reactions, much more than is the case with other nutrients. Of course, these different side chains play specific and critical roles in proteins. The branched-chain amino acids provide opportunities for hydrophobic interactions in the cores of globular proteins. Glycine residues introduce flexibility into the conformation of peptide chains, whereas proline introduces a kink. Residues with alcohol groups, such as serine, threonine and tyrosine, provide a locus for the introduction of phosphoryl groups. There are many other examples. This versatility of function of different amino acid residues in proteins is mirrored in the nonprotein functions of amino acids. Many of these ‘ancilliary’ functions concern signaling, either directly or by serving as substrates for the synthesis of key signaling molecules. It is hardly a coincidence that three of the four known gaseous signaling molecules are produced from amino acids or their derivatives: ethylene from S-adenosylmethionine, nitric oxide from arginine and hydrogen sulfide from S-containing amino acids. Other critical functions of free amino acids include the roles of amino acids and their derivatives as neurotransmitters (e.g. glutamate and GABA), their roles as signaling agents (e.g. activation of mTOR), and, via S-adenosylmethionine, their role in a wide variety of methylation reactions. Perhaps the single most remarkable advance in amino acid physiology in the last decade or so has been the emergence of roles for a number of D-amino acids. Except for glycine, all of the amino acids are chiral molecules and one of the key questions that face researchers is whether only a handful of D-amino acids play functional roles, or whether there is a much broader, although unrecognized, physiology of D-amino acids. These themes, of amino acids as substrates for protein synthesis and as precursors for key regulatory molecules, are well represented in the studies in this section of the journal. Two reviews explore protein synthesis in pathological situations, heart failure and type 2 diabetes. Two reviews concern themselves with methionine metabolism, one on the altered metabolism of this amino acid in alcoholic liver injury and another on the nutritional and metabolic burden that attends methylation reactions. Two reviews specifically explore the synthesis and function of key signaling molecules (nitric oxide and D-serine). Finally, two reviews deal with different aspects of signaling: one introduces new concepts on the roles played by amino acid transport in signaling; this review also introduces novel concepts regarding the role of lysosomes in the amino acid activation of mTOR. The other explores the integration of nutritional, molecular and neurophysiological approaches that have so greatly advanced our knowledge of animals’ adaptation to amino acid deprivation. Amino acids have always provided new vistas and concepts; they continue to do. Acknowledgements None. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1670,169

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,360 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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