Stats: Multifaceted Regulators of Transcription
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».