Identification of Top-ranked Proteins within a Directional Protein Interaction Network using the PageRank Algorithm: Applications in Humans and Plants
Notice bibliographique
Résumé
Somatic mutation of signal transduction genes or key nodes of the cellular protein network can cause severe diseases in humans but can sometimes genetically improve plants, likely because growth is determinate in animals but indeterminate in plants. This article reviews protein networks; human protein ranking; the mitogen-activated protein kinase (MAPK) and insulin (phospho- inositide 3kinase [PI3K]/phosphatase and tensin homolog [PTEN]/protein kinase B [AKT]) signaling pathways; human diseases caused by somatic mutations to the PI3K/PTEN/ AKT pathway; use of the MAPK pathway in plant molecular breeding; and protein domain evolution. Casitas B-lineage lymphoma (CBL), PTEN, MAPK1 and PIK3CA are among PIK3CA the top-ranked proteins in directional rankings. Eight proteins (ACVR1, CDC42, RAC1, RAF1, RHOA, TGFBR1, TRAF2, and TRAF6) are ranked in the top 50 key players in both signal emission and signal reception and in interaction with many other proteins. Top-ranked proteins likely have major impacts on the network function. Such proteins are targets for drug discovery, because their mutations are implicated in various cancers and overgrowth syndromes. Appropriately managing food intake may help reduce the growth of tumors or malformation of tissues. The role of the protein kinase C/ fatty acid synthase pathway in fat deposition in PTEN/PI3K patients should be investigated. Both the MAPK and insulin signaling pathways exist in plants, and MAPK pathway engineering can improve plant tolerance to biotic and abiotic stresses such as salinity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».