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Enregistrement W2138052975 · doi:10.1152/ajpendo.00510.2010

Nitrosative modifications of protein and lipid signaling molecules by reactive nitrogen species

2010· review· en· W2138052975 sur OpenAlexafffund
Phillip J. White, Alexandre Charbonneau, Gregory J. Cooney, André Marette

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNitric Oxide and Endothelin Effects
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilDiabetes Australia Research TrustPfizer
Mots-clésReactive nitrogen speciesSignal transductionBiochemistryEndoplasmic reticulumSerineLipid metabolismCell biologyBiologyCell signalingReactive oxygen speciesPhosphorylationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review is the last of four review articles addressing covalent modifications of proteins and lipids. Two of the reviews in this series were previously published (15, 28) and dealt with modifications of signaling proteins by GlcNAcylation and serine phosphorylation. In the current issue of the Journal, we complete this series with two reviews, one by Riahi et al. (102a) on the signaling and cellular functions of 4-hydroxyalkenals, key products of lipid peroxidation processes, and our present review on the effects of nitrosative modifications of protein and lipid signaling molecules by reactive nitrogen species. The aim of this Perspectives review is to highlight the significant role that reactive nitrogen species may play in the regulation of cellular metabolism through this important class of posttranslational modification. The potential role of nitrosative modifications in the regulation of insulin signal transduction, mitochondrial energy metabolism, mRNA transcription, stress signaling, and endoplasmic reticulum function will each be discussed. Since nitrosative modifications are not restricted to proteins, the current understanding of a recently described genus of "nitro-fatty acids" will also be addressed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations49
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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