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Enregistrement W3015126018 · doi:10.3390/app10072388

Secreted Protein Acidic and Rich in Cysteine: Metabolic and Homeostatic Properties beyond the Extracellular Matrix Structure

2020· article· en· W3015126018 sur OpenAlexaff
Abdelaziz Ghanemi, Mayumi Yoshioka, Jonny St‐Amand

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular matrixCell biologyCysteineChemistryHomeostasisSignal transductionExtracellularCell adhesionBiochemistryBiologyCellEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An extracellular matrix (ECM) is a network of numerous macromolecules that represents the cellular structural support involved in key biofunctions such as signal transduction and cellular adhesion. In addition, ECM-associated proteins interact with ECM and with other endogenous structures and molecules to control cellular growth, structural modifications, cellular migration, etc. Among the ECM-associated proteins, secreted protein acidic and rich in cysteine (SPARC) is a protein that is known to be expressed when tissues change. Herein, we put a spotlight on selected, metabolic and homeostatic properties beyond the known properties of ECM and SPARC. Importantly, the synchronization of the metabolic and structural implications of SPARC and the ECM would indicate an adaptation of the metabolism to meet the needs of the changes that the tissues undergo. Highlighting such properties would have important applications in diverse fields that include therapeutics, metabolics, and pathogenesis.

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 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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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