MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2136027907 · doi:10.1186/1478-811x-10-32

Phosphotyrosine recognition domains: the typical, the atypical and the versatile

2012· article· en· W2136027907 sur OpenAlexafffund
Tomonori Kaneko, Rakesh Kumar Joshi, Stephan M. Feller, Shawn SC Li

Notice bibliographique

RevueCell Communication and Signaling · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Tyrosine Phosphatases
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesBreast Cancer CampaignGenome Canada
Mots-clésContext (archaeology)Domain (mathematical analysis)SH2 domainComputational biologyMolecular recognitionIdentification (biology)BiologySignaling proteinsTyrosine phosphorylationPhosphorylationProtein domainComputer scienceNeuroscienceCognitive scienceCell biologyChemistryPsychologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SH2 domains are long known prominent players in the field of phosphotyrosine recognition within signaling protein networks. However, over the years they have been joined by an increasing number of other protein domain families that can, at least with some of their members, also recognise pTyr residues in a sequence-specific context. This superfamily of pTyr recognition modules, which includes substantial fractions of the PTB domains, as well as much smaller, or even single member fractions like the HYB domain, the PKCδ and PKCθ C2 domains and RKIP, represents a fascinating, medically relevant and hence intensely studied part of the cellular signaling architecture of metazoans. Protein tyrosine phosphorylation clearly serves a plethora of functions and pTyr recognition domains are used in a similarly wide range of interaction modes, which encompass, for example, partner protein switching, tandem recognition functionalities and the interaction with catalytically active protein domains. If looked upon closely enough, virtually no pTyr recognition and regulation event is an exact mirror image of another one in the same cell. Thus, the more we learn about the biology and ultrastructural details of pTyr recognition domains, the more does it become apparent that nature cleverly combines and varies a few basic principles to generate a sheer endless number of sophisticated and highly effective recognition/regulation events that are, under normal conditions, elegantly orchestrated in time and space. This knowledge is also valuable when exploring pTyr reader domains as diagnostic tools, drug targets or therapeutic reagents to combat human diseases.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations95
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell Communication and SignalingMême sujetProtein Tyrosine PhosphatasesTravaux en français237 207