Posttranslational Processing of Peptide Precursors to Fragments
Notice bibliographique
Résumé
In theory only one excitatory and one inhibitory transmitter should be sufficient to operate the nervous system. Therefore the recent discovery that, besides an already large number of well-established classical neurotransmitters, many small peptides are also capable of converting neural signals into physiological responses, has evoked both interest and doubt. There seem to be about two dozen peptide neurotransmitter candidates and the number is increasing rapidly. Peptides that may serve as neurotransmitters or neuromodulators have been found in both the central nervous system and in a wide variety of peripheral organs. These include angiotensin II, members of the gastrinl/ cholecystokinin family, as well as large peptide hormones, such as prolactin, growth hormone, insulin, glucagon, and many peptides derived from proopiomelanocortin (POMC), the common precursor to ACTH and β-endorphin in the pituitary. In peripheral tissues some of these peptides have been shown or were already known to be released in the circulation, where they could act as hormones. The cells responsible for the synthesis of these neuropeptides have been assigned to Pearse’s category of APUD (amine precursor uptake and decarboxylation) cells (). APUD cells constitute a system often referred to as the diffuse neuroendocrine system (). For this reason these peptides are often called neuroendocrine peptides
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».