InTERTpreting telomerase structure and function
Notice bibliographique
Résumé
The Nobel Prize in Physiology or Medicine was recently awarded to Elizabeth Blackburn, Carol Greider and Jack Szostak for their pioneering studies on chromosome termini (telomeres) and their discovery of telomerase, the enzyme that synthesizes telomeres. Telomerase is a unique cellular reverse transcriptase that contains an integral RNA subunit, the telomerase RNA and a catalytic protein subunit, the telomerase reverse transcriptase (TERT), as well as several species-specific accessory proteins. Telomerase is essential for genome stability and is associated with a broad spectrum of human diseases including various forms of cancer, bone marrow failure and pulmonary fibrosis. A better understanding of telomerase structure and function will shed important insights into how this enzyme contributes to human disease. To this end, a series of high-resolution structural studies have provided critical information on TERT architecture and may ultimately elucidate novel targets for therapeutic intervention. In this review, we discuss the current knowledge of TERT structure and function, revealed through the detailed analysis of TERT from model organisms. To emphasize the physiological importance of telomeres and telomerase, we also present a general discussion of the human diseases associated with telomerase dysfunction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».