Activation and Function of the MAPKs and Their Substrates, the MAPK-Activated Protein Kinases
Notice bibliographique
Résumé
The mitogen-activated protein kinases (MAPKs) regulate diverse cellular programs by relaying extracellular signals to intracellular responses. In mammals, there are more than a dozen MAPK enzymes that coordinately regulate cell proliferation, differentiation, motility, and survival. The best known are the conventional MAPKs, which include the extracellular signal-regulated kinases 1 and 2 (ERK1/2), c-Jun amino-terminal kinases 1 to 3 (JNK1 to -3), p38 (α, β, γ, and δ), and ERK5 families. There are additional, atypical MAPK enzymes, including ERK3/4, ERK7/8, and Nemo-like kinase (NLK), which have distinct regulation and functions. Together, the MAPKs regulate a large number of substrates, including members of a family of protein Ser/Thr kinases termed MAPK-activated protein kinases (MAPKAPKs). The MAPKAPKs are related enzymes that respond to extracellular stimulation through direct MAPK-dependent activation loop phosphorylation and kinase activation. There are five MAPKAPK subfamilies: the p90 ribosomal S6 kinase (RSK), the mitogen- and stress-activated kinase (MSK), the MAPK-interacting kinase (MNK), the MAPK-activated protein kinase 2/3 (MK2/3), and MK5 (also known as p38-regulated/activated protein kinase [PRAK]). These enzymes have diverse biological functions, including regulation of nucleosome and gene expression, mRNA stability and translation, and cell proliferation and survival. Here we review the mechanisms of MAPKAPK activation by the different MAPKs and discuss their physiological roles based on established substrates and recent discoveries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».