PKR: A Kinase to Remember
Notice bibliographique
Résumé
Aging is a major risk factor for many diseases including metabolic syndrome, cancer, inflammation, and neurodegeneration. Identifying mechanistic common denominators underlying the impact of aging is essential for our fundamental understanding of age-related diseases and the possibility to propose new ways to fight them. One can define aging biochemically as prolonged metabolic stress, the innate cellular and molecular programs responding to it, and the new stable or unstable state of equilibrium between the two. A candidate to play a role in the process is protein kinase R (PKR), first identified as a cellular protector against viral infection and today known as a major regulator of central cellular processes including mRNA translation, transcriptional control, regulation of apoptosis, and cell proliferation. Prolonged imbalance in PKR activation is both affected by biochemical and metabolic parameters and affects them in turn to create a feedforward loop. Here, we portray the central role of PKR in transferring metabolic information and regulating cellular function with a focus on cancer, inflammation, and brain function. Later, we integrate information from open data sources and discuss current knowledge and gaps in the literature about the signaling cascades upstream and downstream of PKR in different cell types and function. Finally, we summarize current major points and biological means to manipulate PKR expression and/or activation and propose PKR as a therapeutic target to shift age/metabolic-dependent undesired steady states.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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 ».