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Enregistrement W2130143704 · doi:10.2174/1389450110607011377

Glycogen Synthase Kinase-3 - An Overview of An Over-Achieving Protein Kinase

2006· review· en· W2130143704 sur OpenAlexaff
Lisa Kockeritz, Bradley W. Doble, Satish Patel, James R. Woodgett

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Targets · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueWnt/β-catenin signaling in development and cancer
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGSK-3Cell biologyBiologyProtein kinase AKinaseWnt signaling pathwaySignal transductionGlycogen synthaseAutophosphorylationPhosphorylationGSK3BBiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycogen synthase kinase-3 (GSK-3) has attracted much scrutiny due to its plethora of cellular functions, novel mechanisms of regulation and its potential as a therapeutic target for several common diseases. In mammals, GSK-3 is encoded by two genes, termed GSK-3alpha and GSK-3beta, that yield related but distinct protein-serine kinases. GSK-3 is unusual in that its protein kinase activity tends to be high in resting cells and cellular stimuli, such as hormones and growth factors, result in its catalytic inactivation. Further, many of the substrate proteins of GSK-3 are functionally inhibited by phosphorylation. Thus, signals that inhibit GSK-3 often cause activation of its diverse array of target proteins. Regulation of GSK-3 is important for normal development, regulation of metabolism, neuronal growth and differentiation and modulation of cell death. Dysregulation of GSK-3 activity has been implicated in human pathologies such as neurodegenerative diseases and type-2 diabetes. In this introductory chapter we provide a primer on the modes of GSK-3 regulation and a description of the various signaling pathways and cellular processes in which GSK-3 is an active participant.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations281
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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