Not only lithium: regulation of glycogen synthase kinase-3 by antipsychotics and serotonergic drugs
Notice bibliographique
Résumé
Multiple recent lines of evidence have underscored the potential role of glycogen synthase kinase-3 (GSK3) as a common molecular signal integrator and therapeutic target for different classes of psychiatric drugs (Figure 1). GSK3α and GSK3β are two closely related serine/threonine kinases originally associated with the regulation of glycogen synthesis in response to insulin (Embi et al., 1980). These constitutively active kinases are regulated negatively through the phosphorylation of single serine residues, Ser21 (GSK3α) and Ser9 (GSK3β), of their regulatory amino-terminal domain (Frame and Cohen, 2001). The protein kinase Akt/PKB has been shown to inhibit both GSK3 isoforms in response to insulin and insulin growth factors (Cross et al., 1995). However, other protein kinases such as PKA and PKC can also regulate GSK3 in different cellular systems (Frame and Cohen, 2001). Apart from its function in glycogenesis, GSK3 plays a role in a host of physiological processes including neurodevelopment, cell proliferation and apoptosis. Moreover, dysregulation of GSK3 function is involved in tumour proliferation as well as in the formation of neurofibrillary tangles in Alzheimer's disease (Woodgett, 2003).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».