RGS Proteins: Swiss Army Knives in Seven-Transmembrane Domain Receptor Signaling Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Coordinated regulation of heterotrimeric guanine nucleotide-binding protein (G protein) activity is critical for the integration of information from multiple intracellular signaling networks. The human regulator of G protein signaling (RGS) protein family contains more than 35 members that are well suited for this purpose. Although all RGS proteins contain a core ~120-amino acid Galpha-interacting domain (called the RGS domain), they differ widely in size and organization of other functional domains. Architecturally complex RGS proteins contain multiple modular protein-protein interaction domains that mediate their interaction with diverse signaling effectors. Architecturally simple RGS proteins contain small amino-terminal domains; however, they show surprising versatility in the number of intracellular partners with which they interact. This Perspective focuses on RGS2, a simple RGS protein with the potential to integrate multiple signaling networks. In three recent studies, the amino-terminal domain of RGS2 was shown to interact with and regulate three different effector proteins: adenylyl cyclase, tubulin, and the cation channel TRPV6. To explain this growing list of RGS2-interacting partners, we propose two models: (i) The amino-terminal domain of RGS2 comprises several short effector protein interaction motifs; (ii) the amino-terminal domain of RGS2 adopts distinct structures to bind various targets. Whatever the precise mechanism controlling its target interactions, these studies suggest that RGS2 is a key point of integration for multiple intracellular signaling pathways, and they highlight the role of RGS proteins as dynamic, multifunctional signaling centers that coordinate a diverse range of cellular functions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle