The mammalian target of rapamycin-signaling pathway in regulating metabolism and growth1,2
Notice bibliographique
Résumé
The mammalian target of rapamycin (mTOR) plays key roles in cellular metabolism and hypertrophic-hyperplasic growth, and it acts as a central regulator of protein synthesis and ribosome biogenesis at the transcriptional and translational levels by sensing and integrating signals from mitogens and nutrients. Hormonal and stress factors can affect the mTOR-signaling pathway via their receptors and signal transduction pathways. Nutritional regulation of the mTOR-signaling pathway is mediated by their corresponding plasma membrane transporters, other unknown mechanisms, or both. Adenine monophosphate-activated protein kinase, an important cellular energy sensor, can interact with the mTOR-signaling pathway to maintain cellular energy homeostasis. Interactions of mTOR with regulatory-associated protein of TOR or rapamycin-insensitive companion of mTOR result in 2 mTOR complexes, with the former (mTOR complex-1) being the primary controller of cell growth and the latter (mTOR complex-2) mediating effects that are insensitive to rapamycin, such as cytoskeletal organization. Upstream elements of the mTOR-signaling pathway include Ras-homolog enriched in brain, and tuberous sclerosis complex 1 and 2, with tuberous sclerosis complex 2 as the linker between phosphatidylinositol 3-kinase/protein kinase B or Ras-Raf-mitogen-activated protein kinase-extracellular signal-regulated protein kinase pathways and the mTOR pathway. Ribosomal protein S6 protein kinase 1 and eukaryotic initiation factor 4E binding protein 1 are currently the 2 best-known downstream effectors of mTOR signaling. Hormonal factors, stressors, and nutrients can differentially mediate cellular metabolism and growth via the mTOR pathway with effectors specific to the organ or tissue types involved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».