MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2620493457 · doi:10.1042/bcj20170174

Biochemical and functional characterization of the human tissue kallikrein 9

2017· article· en· W2620493457 sur OpenAlexaff
Panagiota S. Filippou, Sofia Farkona, Davor Brinc, Yijing Yu, Ioannis Prassas, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueBiochemical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKallikreinBiochemistryChemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human tissue kallikrein 9 (KLK9) is a member of the kallikrein-related family of proteases. Despite its known expression profile, much less is known about the functional roles of this protease and its implications in normal physiology and disease. We present here the first data on the biochemical characterization of KLK9, investigate parameters that affect its enzymatic activity (such as inhibitors) and provide preliminary insights into its putative substrates. We show that mature KLK9 is a glycosylated chymotrypsin-like enzyme with strong preference for tyrosine over phenylalanine at the P1 cleavage position. The enzyme activity is enhanced by Mg2+ and Ca2+, but is reversibly attenuated by Zn2+. KLK9 is inhibited in vitro by many naturally occurring or synthetic protease inhibitors. Using a combination of degradomic and substrate specificity assays, we identified candidate KLK9 substrates in two different epithelial cell lines [the non-tumorigenic human keratinocyte cells (HaCaT) and the tumorigenic tongue squamous carcinoma cells (SCC9)]. Two potential KLK9 substrates [KLK10 and midkine (MDK)] were subjected to further validation. Taken together, our data delineate some functional and biochemical properties of KLK9 for future elucidation of the role of this enzyme in health and disease.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemical JournalMême sujetCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and AngioedemaTravaux en français237 207