Mind the (sr)GAP – roles of Slit–Robo GAPs in neurons, brains and beyond
Notice bibliographique
Résumé
The Slit-Robo GTPase-activating proteins (srGAPs) were first identified as potential Slit-Robo effectors that influence growth cone guidance. Given their N-terminal F-BAR, central GAP and C-terminal SH3 domains, srGAPs have the potential to affect membrane dynamics, Rho family GTPase activity and other binding partners. Recent research has clarified how srGAP family members act in distinct ways at the cell membrane, and has expanded our understanding of the roles of srGAPs in neuronal and non-neuronal cells. Gene duplication of the human-specific paralog of srGAP2 has resulted in srGAP2 family proteins that may have increased the density of dendritic spines and promoted neoteny of the human brain during crucial periods of human evolution, underscoring the importance of srGAPs in the unique sculpting of the human brain. Importantly, srGAPs also play roles outside of the nervous system, including during contact inhibition of cell movement and in establishing and maintaining cell adhesions in epithelia. Changes in srGAP expression may contribute to neurodevelopmental disorders, cancer metastasis and inflammation. As discussed in this Review, much remains to be discovered about how this interesting family of proteins functions in a diverse set of processes in metazoans and the functional roles srGAPs play in human disease.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».