Mammalian Neural and Endocrine Pro-Protein andPro-Hormone Convertases Belonging to the Subtilisin Familyof Serine Proteinases
Notice bibliographique
Résumé
Conversion of pro-hormones and precursor proteins into biologically active peptides and proteins involves the concerted action of a number of convertases and post-translation modification enzymes. The identification of the yeast convertase kexin as a prototype processing enzyme led to the discovery of the mammalian convertase designated furin, PC1 and PC2. Whereas furin is ubiquitously expressed, PC1 and PC2 are found only in endocrine and neural tissues and cell lines. In man and mouse, the genes coding for furin, PC1 and PC2 reside on three different chromosomes. The analysis of the intracellular processing of PC1 and PC2 and the removal of their pro-segment is presented, together with a summary of the cleavage specificity of these enzymes for precursors such as pro-opiomelanocortin (POMC) and human pro-renin. The distinct tissue distribution of PC1 and PC2 and their coregulation with POMC in the pituitary neurointermediate lobe adds credence to their physiological role as convertases involved in the tissue-specific processing of precursor proteins.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».