cDNA Cloning of Proglucagon from the Stomach and Pancreas of the Dog
Notice bibliographique
Résumé
In human and rat, tissue-specific proteolytic processing of identical proglucagon precursors yield tissue-specific proglucagon-derived peptides. In contrast, in many non-mammalian vertebrates alternative mRNA splicing yields different proglucagon precursors in different tissues. Thus alternative mRNA splicing, in part, limits the choices of proglucagon-derived peptides that can be produced by proteolytic processing. Stomach proglucagon mRNAs from the rainbow trout and Xenopus laevis were found not to encode the proglucagon-derived peptide glucagon-like peptide 2 (GLP-2). To determine if the absence of GLP-2 was a general feature of stomach proglucagons we isolated and characterized proglucagon cDNAs from the stomach and the pancreas of the dog, a mammal that expresses the proglucagon gene in the stomach. A major proglucagon transcript of about 1100 bases and a minor transcript of about 800 bases were identified in both stomach and pancreas. The coding sequences of both the stomach and pancreatic proglucagon transcripts were identical. Therefore, tissue-specific proteolytic processing, and not alternative mRNA splicing, must regulate the production of tissue-specific proglucagon-derived peptides from the stomach of the dog.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».