Rheb promotes growth and is a component of the insulin/TOR signalling pathway
Notice bibliographique
Résumé
Insulin signalling is a potent inhibitor of cell growth and has been proposed to function, at least in part, through the conserved protein kinase TOR (target of rapamycin). Recent studies suggest a that the tuberous sclerosis complex Tsc1–Tsc2 may couple insulin signalling to Tor activity. However, the regulatory mechanism involved remains unclear, and additional components are most probably involved. In a screen for novel regulators of growth, we identified Rheb (Ras homologue enriched in brain), a member of the Ras superfamily of GTP-binding proteins. Increased levels of Rheb in Drosophila melanogaster promote cell growth and alter cell cycle kinetics in multiple tissues. In mitotic tissues, overexpression of Rheb accelerates passage through G1–S phase without affecting rates of cell division, whereas in endoreplicating tissues, Rheb increases DNA ploidy. Mutation of Rheb suspends larval growth and prevents progression from first to second instar. Genetic and biochemical tests indicate that Rheb functions in the insulin signalling pathway downstream of Tsc1–Tsc2 and upstream of TOR. Levels of rheb mRNA are rapidly induced in response to protein starvation, and overexpressed Rheb can drive cell growth in starved animals, suggesting a role for Rheb in the nutritional control of cell growth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».