Liquidity risk: supervisory models and best practices
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
The cysteine protease ATG4B plays a role in key steps of the autophagy process and is of interest as a potential therapeutic target. At an early step, ATG4B cleaves proLC3 isoforms to form LC3-I for subsequent lipidation to form LC3-II and autophagosome membrane insertion. ATG4B also cleaves phosphatidylethanolamine (PE) from LC3-II to regenerate LC3-I, enabling its recycling for further membrane biogenesis. Here, we report several novel assays for monitoring the enzymatic activity of ATG4B. An assay based on mass spectrometric analysis and quantification of cleavage of the substrate protein LC3-B was developed and, while useful for mechanistic studies, was not suitable for high throughput screening (HTS). A doubly fluorescent fluorescence resonance energy transfer (FRET) ligand YFP-LC3B-EmGFP (FRET-LC3) was constructed and shown to be an excellent substrate for ATG4B with rates of cleavage similar to that for LC3B itself. A HTS assay to identify candidate inhibitors of ATG4B utilizing FRET-LC3 as a substrate was developed and validated with a satisfactory Z' factor and high signal-to-noise ratio suitable for screening small molecule libraries. Pilot screens of the 1,280-member library of pharmacologically active compounds (LOPAC(™)) and a 3,481-member library of known drugs (KD2) gave hit rates of 0.6% and 0.5% respectively, and subsequent titrations confirmed ATG4B inhibitory activity for three compounds, both in the FRET and mass spectrometry assays. The FRET- and mass spectrometry-based assays we have developed will allow for both HTS for inhibitors of ATG4B and mechanistic approaches to study inhibition of a major component of the autophagy pathway.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle