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Enregistrement W2069668072 · doi:10.2174/187221410791196597

Protein Modification by β-N-Acetyl Glucosamine (O-GlcNAc) in Insulin Signaling and Insulin Resistance

2010· article· en· W2069668072 sur OpenAlexaff
Sudharsana Rao Ande, Suresh Mishra

Notice bibliographique

RevueRecent Patents on Endocrine Metabolic & Immune Drug Discovery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin resistanceSignal transductionPhosphorylationSerineBiologyInsulinInsulin receptorThreonineType 2 diabetesBiochemistryDiabetes mellitusCell biologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An enzymatic posttranslational modification of proteins at serine or threonine residue by β-N-acetyl glucosamine (GlcNAcylation, also known as O-GlcNAc modification), a product of hexosamine biosynthetic pathway (HBP), has been emerging as a fundamental regulatory mechanism like protein phosphorylation. A significant surge in the information in recent years due to technological advancement has implicated an important role for GlcNAcylation in a wide variety of cellular processes including cell division, metabolism, signal transduction and transcription. Furthermore, GlcNAcylation in proteins has been found to be intimately associated with phosphorylation which is one of the most diverse regulatory mechanisms in the biological system. Therefore, it is likely that altered protein GlcNAcylation may underlie etiology of various diseases including type 2 diabetes. Emerging evidence strongly indicates a role for GlcNAcylation in the development of insulin resistance, a hallmark of type 2 diabetes. Recent findings on protein GlcNAcylation, especially in relation to insulin signaling and insulin resistance have regenerated an immense interest in this field; which was first reported in early nineties. Here we summarize recent development in this area along with unanswered questions and future direction at the end. Some of the recently patented technologies in relation to GlcNAcylation are also summarized in this review. Further investigations in this area are timely and of critical importance with continuous increase in the incidence of type 2 diabetes and diabetes associated complications worldwide. A better understanding of the underlying mechanisms may provide new opportunities for the prevention and treatment of type 2 diabetes. Keywords: Glucose, GlcNAc, GlcNAc transferase, GlcNAc amidase, GlcNAcylation, glycation, hexosamine biosynthetic pathway, insulin resistance, insulin signaling, phosphorylation, posttranslational modification, protein-protein interaction, type 2 diabetes, tyrosine phosphorylation

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0060,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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