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Enregistrement W2578627234 · doi:10.1021/acs.jmedchem.6b01346

Regulating the Master Regulator: Controlling Ubiquitination by Thinking Outside the Active Site

2017· review· en· W2578627234 sur OpenAlexafffund
Stacey-Lynn Paiva, Sara R. da Silva, Elvin D. de Araujo, Patrick T. Gunning

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteMitacsCanada Research Chairs
Mots-clésAllosteric regulationDeubiquitinating enzymeUbiquitinUbiquitin ligaseChemistryRegulatorUbiquitin-conjugating enzymeEnzymeChemical biologyBiochemistryActive siteGene isoformCell biologyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The labeling of proteins with ubiquitin/ubiquitin-like (Ubl) proteins is crucial for several physiological processes and in the onset of various diseases. Recently, targeting ubiquitin protein labeling has shifted toward the use of allosteric mechanisms over classical activity-based approaches. Allosteric enzyme regulation offers the potential for greater selectivity and has demonstrated less susceptibility to acquired resistance often associated with active site inhibitors. Furthermore, the isoform diversity among E1 activating, E2 conjugating, E3 ligase, and deubiquitinating (DUB) enzymes offers an ideal platform for modulating activity via allostery. Herein, we have reviewed allosteric inhibitors of the ubiquitin E1-E2-E3 and DUB enzymatic cascade developed over the past decade with a focus on their mechanisms of action. We have highlighted the advantages as well as the challenges associated with designing allosteric modulators of the ubiquitin labeling machinery, and the future promise in targeting these systems using allosteric approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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