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Enregistrement W3030415176 · doi:10.1111/febs.15431

The dead phosphatases society: a review of the emerging roles of pseudophosphatases

2020· review· en· W3030415176 sur OpenAlexafffund
Veronika Reiterer, Krzysztof Pawłowski, Guillaume Desrochers, Arnim Pause, Hayley J. Sharpe, Hesso Farhan

Notice bibliographique

RevueFEBS Journal · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Tyrosine Phosphatases
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchKreftforeningenCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health ResearchNorges ForskningsrådRoyal SocietyWellcome Trust
Mots-clésPhosphataseComputational biologyEnzymeSequence (biology)BiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphatases are a diverse family of enzymes, comprising at least 10 distinct protein folds. Like most other enzyme families, many have sequence variations that predict an impairment or loss of catalytic activity classifying them as pseudophosphatases. Research on pseudoenzymes is an emerging area of interest, with new biological functions repurposed from catalytically active relatives. Here, we provide an overview of the pseudophosphatases identified to date in all major phosphatase families. We will highlight the degeneration of the various catalytic sequence motifs and discuss the challenges associated with the experimental determination of catalytic inactivity. We will also summarize the role of pseudophosphatases in various diseases and discuss the major challenges and future directions in this field.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations44
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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