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Enregistrement W2125658800 · doi:10.2174/1381612811319180004

Targeting the Ubiquitin E1 as a Novel Anti-Cancer Strategy

2013· review· en· W2125658800 sur OpenAlexaff
Wei Xu, Julie L. Lukkarila, Sara R. da Silva, Stacey-Lynn Paiva, Patrick T. Gunning, Aaron D. Schimmer

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteasomeUbiquitinProtein degradationBortezomibCancer researchBiologyProteasome inhibitorCell biologyChemistryMultiple myelomaBiochemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proteasomal pathway of protein degradation involves two discrete steps: ubiquitination and degradation. Blocking protein degradation by inhibiting the proteasome has well described biologic effects and proteasome inhibitors are approved for the treatment of multiple myeloma and mantle cell lymphoma. In contrast, the biological effects and potential therapeutic utility of inhibiting the ubiquitination cascade and the initiating enzyme UBA1 are less well understood. UBA1 is the initial enzyme in the ubiquitination cascade and initiates the transfer of ubiquitin molecules to target proteins where they are degraded by the proteasome. Here, we review the biological effects of UBA1 inhibition and discuss UBA1 inhibitors as potential anti-cancer agents. Similar to proteasome inhibition, blocking UBA1 elicits an unfolded protein response and induces cell death in malignant cells over normal cells. Chemical UBA1 inhibitors have been developed that target different regions of the enzyme and inhibit its function through different mechanisms. These molecules are useful tools to understand the biology of UBA1 and highlight the potential of inhibiting this target for the treatment of malignancy.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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