The Protein-Protein Interaction-Mediated Inactivation of PTEN
Notice bibliographique
Résumé
PTEN (Phosphatase and Tensin homologue deleted on chromosome 10, 10q23.3) is the dominant phosphatase responsible for the dephosphorylation of the 3-position phosphate from the inositol ring of phosphatidylinositol 3,4,5 triphosphate (PIP3), and thereby directly antagonizes the actions mediated by Phosphatidylinositol-3 Kinase (PI3K). PI3K functions in numerous pathways and cellular processes, including tumourigenesis. Therefore, mechanisms regulating PTEN function, either positively or negatively are of great interest not only to oncogenesis but also to other aspects of human health. Since its discovery in 1997, PTEN has been one of the most-heavily studied tumour suppressors and has been the subject of numerous reviews. Most investigations and reviews center on PTEN's function and its regulation. While the regulation of PTEN function via genetic and/or epigenetic mechanisms has been extensively studied, the impact of protein-protein interaction on PTEN function remains less clear. Recent research has revealed that PTEN can be specifically inhibited by its interaction with other proteins, which are collectively termed PTEN-negative regulators (PTENNRs). This review will summarize our current understanding on the protein network that influences PTEN function with a specific focus on PTEN-NRs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».