The Evolving Role of TRAFs in Mediating Inflammatory Responses
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
TRAFs [tumor necrosis factor (TNF) receptor associated factors] are a family of signaling molecules that function downstream of multiple receptor signaling pathways and play a pivotal role in the biology of innate, and adaptive immune cells. Following receptor ligation, TRAFs generally function as adapter proteins to mediate the activation of intracellular signaling cascades. With the exception of TRAF1 that lacks a Ring domain, TRAFs have an E3 ubiquitin ligase activity which also contributes to their ability to activate downstream signaling pathways. TRAF-mediated signaling pathways culminate in the activation of several transcription factors, including nuclear factor-κB (NF-κB), mitogen-activated protein kinases (MAPKs; e.g., ERK-1 and ERK-2, JNK, and p38), and interferon-regulatory factors (IRF; e.g., IRF3 and IRF7). The biological role of TRAFs is largely due to their ability to positively or negatively regulate canonical and non-canonical NF-κB signaling. While TRAF-mediated signaling regulates various immune cell functions, this review is focused on the recent advances in our knowledge regarding the molecular mechanisms through which TRAF proteins regulate, positively and negatively, inflammatory signaling pathways, including Toll-IL-1 receptors, RIG-I like receptors, and Nod-like receptors. The review also offers a perspective on the unanswered questions that need to be addressed to fully understand how TRAFs regulate inflammation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle