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Enregistrement W2088998131 · doi:10.1089/jir.2005.25.733

Stats: Multifaceted Regulators of Transcription

2005· review· en· W2088998131 sur OpenAlexaff
Melissa M. Brierley, Eleanor N. Fish

Notice bibliographique

RevueJournal of Interferon & Cytokine Research · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTAT2STAT5STAT1Transcription factorSTAT proteinSTAT3Cell biologystatTranscription (linguistics)STAT6PhosphorylationBiologySTAT4Janus kinasePromoterGeneGene expressionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high-affinity binding interactions between interferons (IFNs) and their cognate cell surface receptors lead to the activation of receptor-associated Janus protein tyrosine kinases (Jaks) and subsequent phosphorylation and activation of a group of transcription factors, the signal transducers and activators of transcription (Stats). Upon IFN-induced activation, these Stat proteins form homodimeric and heterodimeric complexes that translocate to the nucleus and bind specific elements within the promoters of IFN-stimulated genes (ISGs). In addition to the well-studied IFN-induced ISG factor 3 (ISGF3) and Stat1:1 complexes, IFNs induce the formation of a number of other Stat-containing complexes, including Stat3:3 and Stat5:5 homodimers, as well as Stat2:1 and Stat5:CrkL heterodimers, that also mediate gene transcription. Moreover, emerging evidence suggests that particular amino acid residues within the individual Stat proteins contribute to different aspects of Stat function. These residues modulate the transcriptional activation potential of Stat-containing complexes and thereby influence the expression of ISGs. Indeed, the Stat proteins function in a multifaceted manner to regulate the expression of proteins that mediate IFN responses.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations188
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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