Proteinase-activated receptors (PARs) – focus on receptor-receptor-interactions and their physiological and pathophysiological impact
Notice bibliographique
Résumé
Proteinase-activated receptors (PARs) are a subfamily of G protein-coupled receptors (GPCRs) with four members, PAR1, PAR2, PAR3 and PAR4, playing critical functions in hemostasis, thrombosis, embryonic development, wound healing, inflammation and cancer progression. PARs are characterized by a unique activation mechanism involving receptor cleavage by different proteinases at specific sites within the extracellular amino-terminus and the exposure of amino-terminal "tethered ligand" domains that bind to and activate the cleaved receptors. After activation, the PAR family members are able to stimulate complex intracellular signalling networks via classical G protein-mediated pathways and beta-arrestin signalling. In addition, different receptor crosstalk mechanisms critically contribute to a high diversity of PAR signal transduction and receptor-trafficking processes that result in multiple physiological effects.In this review, we summarize current information about PAR-initiated physical and functional receptor interactions and their physiological and pathological roles. We focus especially on PAR homo- and heterodimerization, transactivation of receptor tyrosine kinases (RTKs) and receptor serine/threonine kinases (RSTKs), communication with other GPCRs, toll-like receptors and NOD-like receptors, ion channel receptors, and on PAR association with cargo receptors. In addition, we discuss the suitability of these receptor interaction mechanisms as targets for modulating PAR signalling in disease.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».