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Enregistrement W2887372249 · doi:10.1074/jbc.ra118.004343

Agonistic β-Klotho antibody mimics fibroblast growth factor 21 (FGF21) functions

2018· article· en· W2887372249 sur OpenAlexaff
Xiaoshan Min, Jennifer Weiszmann, Sheree Johnstone, Wei Wang, Xinchao Yu, William G. Romanow, Stephen Thibault, Yang Li, Zhulun Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFibroblast Growth Factor Research
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesNational Institute of General Medical SciencesHoward Hughes Medical InstituteOffice of ScienceNational Institutes of HealthAmgenU.S. Department of Energy
Mots-clésFGF21Agonistic behaviourFibroblast growth factorKlothoAntibodyChemistryCell biologyEndocrinologyInternal medicineBiologyBiochemistryMedicineImmunologyReceptorKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

characterization demonstrated that, although 39F7 does not compete with FGF21, it is specific for β-Klotho/FGFR1c activation. Furthermore, the agonistic activity of 39F7 required the full IgG molecule to be bivalent, suggesting that 39F7 functions by promoting receptor/co-receptor dimerization. Supported by negative stain EM analysis of full-length β-Klotho, we propose a molecular model wherein the agonistic antibody 39F7 acts in a β-Klotho- and FGFR1c-dependent manner, mimicking FGF21 activity. More importantly, 39F7 offers promising therapeutic potential in the axis of FGF21 signaling as an antibody therapy alternative to FGF21 analogs for treatment of metabolic diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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