MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2188252236 · doi:10.1111/bph.13398

Integrating the GPCR transactivation‐dependent and biased signalling paradigms in the context of PAR1 signalling

2015· review· en· W2188252236 sur OpenAlexaff
Peter J. Little, MD Hollenberg, Danielle Kamato, Walter G. Thomas, Jiarong Chen, T Wang, Wenhua Zheng, Narin Osman

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Pharmacology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransactivationG protein-coupled receptorSignallingReceptorCell biologyBiologySecond messenger systemFunctional selectivityContext (archaeology)Signal transductionAgonistG proteinBiochemistryGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classically, receptor-mediated signalling was conceived as a linear process involving one agonist, a variety of potential targets within a receptor family (e.g. α- and β-adrenoceptors) and a second messenger (e.g. cAMP)-triggered response. If distinct responses were stimulated by the same receptor in different tissues (e.g. lipolysis in adipocytes vs. increased beating rate in the heart caused by adrenaline), the differences were attributed to different second messenger targets in the different tissues. It is now realized that an individual receptor can couple to multiple effectors (different G proteins and different β-arrestins), even in the same cell, to drive very distinct responses. Furthermore, tailored agonists can mould the receptor conformation to activate one signal pathway versus another by a process termed 'biased signalling'. Complicating issues further, we now know that activating one receptor can rapidly trigger the local release of agonists for a second receptor via a process termed 'transactivation'. Thus, the end response can represent a cooperative signalling process involving two or more receptors linked by transactivation. This overview, with a focus on the GPCR, protease-activated receptor-1, integrates both of these processes to predict the complex array of responses that can arise when biased receptor signalling also involves the receptor transactivation process. The therapeutic implications of this signalling matrix are also briefly discussed. Linked Articles This article is part of a themed section on Molecular Pharmacology of G Protein-Coupled Receptors. To view the other articles in this section visit http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bph.v173.20/issuetoc.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of PharmacologyMême sujetReceptor Mechanisms and SignalingTravaux en français237 207