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Enregistrement W2071975518 · doi:10.1126/science.1215327

The Ancient Drug Salicylate Directly Activates AMP-Activated Protein Kinase

2012· article· en· W2071975518 sur OpenAlexafffund
Simon A. Hawley, Morgan D. Fullerton, Fiona A. Ross, Jonathan D. Schertzer, Cyrille Chevtzoff, Katherine J. Walker, Mark Peggie, Darya Zibrova, Kevin A. Green, Kirsty J. Mustard, Bruce E. Kemp, Kei Sakamoto, Gregory R. Steinberg, D. Grahame Hardie

Notice bibliographique

RevueScience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthWellcome TrustYale University
Mots-clésAMPKAMP-activated protein kinaseProtein kinase AAdenosine monophosphateAdenosine triphosphateAdenosineAdenosine diphosphateChemistryAspirinKinaseAdenylate kinasePhosphorylationBiochemistryPharmacologyCell biologyBiologyEnzymeInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salicylate, a plant product, has been in medicinal use since ancient times. More recently, it has been replaced by synthetic derivatives such as aspirin and salsalate, both of which are rapidly broken down to salicylate in vivo. At concentrations reached in plasma after administration of salsalate or of aspirin at high doses, salicylate activates adenosine monophosphate-activated protein kinase (AMPK), a central regulator of cell growth and metabolism. Salicylate binds at the same site as the synthetic activator A-769662 to cause allosteric activation and inhibition of dephosphorylation of the activating phosphorylation site, threonine-172. In AMPK knockout mice, effects of salicylate to increase fat utilization and to lower plasma fatty acids in vivo were lost. Our results suggest that AMPK activation could explain some beneficial effects of salsalate and aspirin in humans.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations733
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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