V-ATPase Subunit Interactions: The Long Road to Therapeutic Targeting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the last three decades, V-ATPases have emerged from the obscurity of poorly understood membrane proton transport phenomena to being recognized as ubiquitous proton pumps that underlie vital cellular processes in all eukaryotic and many prokaryotic cells. These exquisitely complex molecular motors also engage in diverse specialized roles contributing to development, tissue function and pH homeostasis within complex organisms. Increasingly, mutations and misappropriation of V-ATPase function have been linked to diseases, ranging from sclerosing bone pathologies and renal tubular acidosis to bone-loss disorders and cancer metastasis. Much remains to be learned about the details of V-ATPase cell and molecular biology; nevertheless, interest in V-ATPases as potential therapeutic targets has burgeoned in recent years. In this review, we present a history of our involvement and contributions to the understanding of V-ATPase structure and function and our nascent and ongoing contributions to translating the knowledge gained from basic research on the nature of V-ATPases into tools for drug discovery. We focus here primarily on the treatment of bone-loss pathologies, like osteoporosis, and present proof-of-concept for a drug screening strategy based on targeting a3-B2 subunit interactions within the V-ATPase complex.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle