A Guide for Future Therapeutics Based upon the Function of Enzymes and Proteins in Human Pathologic Metabolic Processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The investigation updates information on enzymes and proteins related to their classification, functions, properties, and role in human pathology. Enzymes are any of a group of complex or conjugated proteins that are produced by living cells and act as catalysts in specific biochemical reactions. The three types of enzymes, metabolic, digestive and food-based, play key roles in the treatment of all the major sources of morbidity and mortality including cancer, dementia, diabetes, cardiac disease, and obesity. The ability to accurately target metabolic pathways and pathologic pathways allow adaptations by changing the expression of specific enzymes implicated in the pathogenesis or prevention of diseases. This overview provides a summary to guide the development of enzyme-based therapeutics. The changes of expression and activity of lipid metabolising enzymes are directly regulated by oncogenic signals. Hyper activation of the Poly (ADP-ribose) polymerase [PARP] pathway may be exploited to selectively kill cancer cells. Amyloid beta (Aβ) peptides play a major role in the pathogenesis of Alzheimer's disease (AD). Sphingolipid metabolites play important roles in the regulation of glucose metabolism. In diabetes and insulin resistance, sphingosine kinase 1 (SPK1) is the key enzyme in the sphingolipid metabolic pathway. SPK1 gene therapy may represent a novel approach to wound healing related to diabetes. Several P450s enzymes modulate important steps in the pathogenesis of ischemic heart disease (IHD). The homologous sirtuin (Sirt) family of proteins have beneficial effects in metabolism and aging-related diseases in mammalian systems. These proteins play an important role in maintaining neuronal health during aging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».