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Enregistrement W2970740008 · doi:10.1101/cshperspect.a036228

The Impact of Genetic Variants on <i>PTEN</i> Molecular Functions and Cellular Phenotypes

2019· review· en· W2970740008 sur OpenAlexafffund
Nicholas Hasle, Kenneth A. Matreyek, Douglas M. Fowler

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Perspectives in Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensUniversity Health NetworkCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchAmerican Cancer Society
Mots-clésPTENTensinPhenotypeBiologyComputational biologyPhosphataseMissense mutationGeneticsGenePI3K/AKT/mTOR pathwaySignal transductionPhosphorylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphatase and tensin homolog (PTEN) is a tumor suppressor that directly regulates a diverse array of cellular phenotypes, including growth, migration, morphology, and genome stability. How a single protein impacts so many important cellular processes remains a fascinating question. This question has been partially resolved by the characterization of a slew of missense variants that alter or eliminate PTEN's various molecular functions, including its enzymatic activity, subcellular localization, and posttranslational modifications. Here, we review what is known about how PTEN variants impact molecular function and, consequently, cellular phenotype. In particular, we highlight eight informative "sentinel variants" that abrogate distinct molecular functions of PTEN. We consider two published massively parallel assays of variant effect that measured the effect of thousands of PTEN variants on protein abundance and enzymatic activity. Finally, we discuss how characterization of clinically ascertained variants, establishment of clinical sequencing databases, and massively parallel assays of variant effect yield complementary datasets for dissecting PTEN's role in disease.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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