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Enregistrement W3037442592 · doi:10.3390/cancers12061679

Telomerase Biogenesis and Activities from the Perspective of Its Direct Interacting Partners

2020· review· en· W3037442592 sur OpenAlexafffund
Kathryn T. T. T. Nguyen, Judy M.Y. Wong

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCancer Research Society
Mots-clésTelomerasePerspective (graphical)BiogenesisComputational biologyBiologyCell biologyComputer scienceGeneticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telomerase reverse transcriptase (TERT)-the catalytic subunit of telomerase-is reactivated in up to 90% of all human cancers. TERT is observed in heterogenous populations of protein complexes, which are dynamically regulated in a cell type- and cell cycle-specific manner. Over the past two decades, in vitro protein-protein interaction detection methods have discovered a number of endogenous TERT binding partners in human cells that are responsible for the biogenesis and functionalization of the telomerase holoenzyme, including the processes of TERT trafficking between subcellular compartments, assembly into telomerase, and catalytic action at telomeres. Additionally, TERT have been found to interact with protein species with no known telomeric functions, suggesting that these complexes may contribute to non-canonical activities of TERT. Here, we survey TERT direct binding partners and discuss their contributions to TERT biogenesis and functions. The goal is to review the comprehensive spectrum of TERT pro-malignant activities, both telomeric and non-telomeric, which may explain the prevalence of its upregulation in cancer.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeAutre devis
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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