MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2153723509 · doi:10.1074/jbc.m002812200

Presenilin 1 Regulates Pharmacologically Distinct γ-Secretase Activities

2000· article· en· W2153723509 sur OpenAlexaff
M. Paul Murphy, Sacha Uljon, Paul E. Fraser, Abdul H. Fauq, Hilary A. Lookingbill, Kirk A. Findlay, Tawnya E. Smith, Patrick A. Lewis, Daniel C. McLendon, Rong Wang, Todd E. Golde

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPresenilinNeuroscienceAmyloid precursor protein secretaseBiologyComputational biologyCell biologyChemistryMedicineAmyloid precursor proteinAlzheimer's diseaseInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presenilins (PSs) are polytopic membrane proteins that have been implicated as potential therapeutic targets in Alzheimer's disease because of their role in regulating the gamma-secretase cleavage that generates the amyloid beta protein (Abeta). It is not clear how PSs regulate gamma-secretase cleavage, but there is evidence that PSs could be either essential cofactors in the gamma-secretase cleavage, gamma-secretase themselves, or regulators of intracellular trafficking that indirectly influence gamma-secretase cleavage. Using presenilin 1 (PS1) mutants that inhibit Abeta production in conjunction with transmembrane domain mutants of the amyloid protein precursor that are cleaved by pharmacologically distinct gamma-secretases, we show that PS1 regulates multiple pharmacologically distinct gamma-secretase activities as well as inducible alpha-secretase activity. It is likely that PS1 acts indirectly to regulate these activities (as in a trafficking or chaperone role), because these data indicate that for PS1 to be gamma-secretase it must either have multiple active sites or exist in a variety of catalytically active forms that are altered to an equivalent extent by the mutations we have studied.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biological Chemistry→Même sujetAlzheimer's disease research and treatments→Travaux en français237 207→