Mechanisms of disordered neurodegenerative function: concepts and facts about the different roles of the protein kinase RNA-like endoplasmic reticulum kinase (PERK)
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases, such as Alzheimer's disease, Huntington's disease, Parkinson's disease, prion disease, and amyotrophic lateral sclerosis, are a dissimilar group of disorders that share a hallmark feature of accumulation of abnormal intraneuronal or extraneuronal misfolded/unfolded protein and are classified as protein misfolding disorders. Cellular and endoplasmic reticulum (ER) stress activates multiple signaling cascades of the unfolded protein response (UPR). Consequently, translational and transcriptional alterations in target gene expression occur in response directed toward restoring the ER capacity of proteostasis and reestablishing the cellular homeostasis. Evidences from in vitro and in vivo disease models indicate that disruption of ER homeostasis causes abnormal protein aggregation that leads to synaptic and neuronal dysfunction. However, the exact mechanism by which it contributes to disease progression and pathophysiological changes remains vague. Downstream signaling pathways of UPR are fully integrated, yet with diverse unexpected outcomes in different disease models. Three well-identified ER stress sensors have been implicated in UPR, namely, inositol requiring enzyme 1, protein kinase RNA-activated-like ER kinase (PERK), and activating transcription factor 6. Although it cannot be denied that each of the involved stress sensor initiates a distinct downstream signaling pathway, it becomes increasingly clear that shared pathways are crucial in determining whether or not the UPR will guide the cells toward adaptive prosurvival or proapoptotic responses. We review a body of work on the mechanism of neurodegenerative diseases based on oxidative stress and cell death pathways with emphasis on the role of PERK.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».