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Enregistrement W2116266872 · doi:10.3390/nu7042897

The Queuine Micronutrient: Charting a Course from Microbe to Man

2015· review· en· W2116266872 sur OpenAlexaff
Claire Fergus, Dominic Barnes, Mashael A. Alqasem, Vincent P. Kelly

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesScience Foundation IrelandIrish Cancer Society
Mots-clésTransfer RNABiologyAsparagineBiochemistryHistidineSelenocysteineAmino acidTyrosineRNAGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micronutrients from the diet and gut microbiota are essential to human health and wellbeing. Arguably, among the most intriguing and enigmatic of these micronutrients is queuine, an elaborate 7-deazaguanine derivative made exclusively by eubacteria and salvaged by animal, plant and fungal species. In eubacteria and eukaryotes, queuine is found as the sugar nucleotide queuosine within the anticodon loop of transfer RNA isoacceptors for the amino acids tyrosine, asparagine, aspartic acid and histidine. The physiological requirement for the ancient queuine molecule and queuosine modified transfer RNA has been the subject of varied scientific interrogations for over four decades, establishing relationships to development, proliferation, metabolism, cancer, and tyrosine biosynthesis in eukaryotes and to invasion and proliferation in pathogenic bacteria, in addition to ribosomal frameshifting in viruses. These varied effects may be rationalized by an important, if ill-defined, contribution to protein translation or may manifest from other presently unidentified mechanisms. This article will examine the current understanding of queuine uptake, tRNA incorporation and salvage by eukaryotic organisms and consider some of the physiological consequence arising from deficiency in this elusive and lesser-recognized micronutrient.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations173
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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