MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2127524103 · doi:10.3389/fphys.2014.00316

The regulation of BK channel activity by pre- and post-translational modifications

2014· review· en· W2127524103 sur OpenAlexafffund
Barry D. Kyle, Andrew P. Braun

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBK channelCell biologyGatingChemistryDepolarizationCytosolPhosphorylationIon channelSK channelBiophysicsMembrane potentialBiologyNeuroscienceBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large conductance, Ca(2+)-activated K(+) (BK) channels represent an important pathway for the outward flux of K(+) ions from the intracellular compartment in response to membrane depolarization, and/or an elevation in cytosolic free [Ca(2+)]. They are functionally expressed in a range of mammalian tissues (e.g., nerve and smooth muscles), where they can either enhance or dampen membrane excitability. The diversity of BK channel activity results from the considerable alternative mRNA splicing and post-translational modification (e.g., phosphorylation) of key domains within the pore-forming α subunit of the channel complex. Most of these modifications are regulated by distinct upstream cell signaling pathways that influence the structure and/or gating properties of the holo-channel and ultimately, cellular function. The channel complex may also contain auxiliary subunits that further affect channel gating and behavior, often in a tissue-specific manner. Recent studies in human and animal models have provided strong evidence that abnormal BK channel expression/function contributes to a range of pathologies in nerve and smooth muscle. By targeting the upstream regulatory events modulating BK channel behavior, it may be possible to therapeutically intervene and alter BK channel expression/function in a beneficial manner.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations87
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PhysiologyMême sujetIon channel regulation and functionTravaux en français237 207