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Enregistrement W2134435180 · doi:10.1621/nrs.07005

Dynamic and combinatorial control of gene expression by nuclear retinoic acid receptors (RARs)

2009· review· en· W2134435180 sur OpenAlexfundno aff
Cécile Rochette‐Egly, Pierre Germain

Notice bibliographique

RevueNuclear Receptor Signaling · 2009
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleInstitut National Du CancerCentre National de la Recherche ScientifiqueAssociation pour la Recherche sur le Cancer
Mots-clésBiologyRetinoic acidTranscription factorGeneNuclear receptorRegulation of gene expressionTranscriptional regulationCell biologyRetinoic acid receptorGene expressionSignal transductionGeneticsComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear retinoic acid receptors (RARs) are transcriptional regulators controlling the expression of specific subsets of genes in a ligand-dependent manner. The basic mechanism for switching on transcription of cognate target genes involves RAR binding at specific response elements and a network of interactions with coregulatory protein complexes, the assembly of which is directed by the C-terminal ligand-binding domain of RARs. In addition to this scenario, new roles for the N-terminal domain and the ubiquitin-proteasome system recently emerged. Moreover, the functions of RARs are not limited to the regulation of cognate target genes, as they can transrepress other gene pathways. Finally, RARs are also involved in nongenomic biological activities such as the activation of translation and of kinase cascades. Here we will review these mechanisms, focusing on how kinase signaling and the proteasome pathway cooperate to influence the dynamics of RAR transcriptional activity.

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations244
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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