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Enregistrement W3046626892 · doi:10.4110/in.2020.20.e36

Hippo Signal Transduction Mechanisms in T Cell Immunity

2020· review· en· W3046626892 sur OpenAlexafffund
Antoine Bouchard, Mariko Witalis, Jinsam Chang, Vincent Panneton, Joanna Li, Yasser Bouklouch, Woong‐Kyung Suh

Notice bibliographique

RevueImmune Network · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHippo signaling pathwayBiologySignal transductionCell biologyImmune systemImmunologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) suffer from recurrent infections and autoimmune symptoms. Although dysregulated T cell homeostasis and functions have been identified in MST1-deficient human patients and mouse models, detailed cellular and molecular bases of the immune dysfunction remain to be elucidated. Although the canonical Hippo signaling pathway involves transcriptional co-activator Yes-associated protein (YAP) or transcriptional coactivator with PDZ motif (TAZ), the major Hippo downstream signaling pathways in T cells are YAP/TAZ-independent and they widely differ between T cell subsets. Here we will review Hippo signaling mechanisms in T cell immunity and describe their implications for immune defects found in MST1-deficient patients and animals. Further, we propose that mutual inhibition of Mst and Akt kinases and their opposing roles on the stability and function of forkhead box O and β-catenin may explain various immune defects discovered in mutant mice lacking Hippo signaling components. Understanding these diverse Hippo signaling pathways and their interplay with other evolutionarily-conserved signaling components in T cells may uncover molecular targets relevant to vaccination, autoimmune diseases, and cancer immunotherapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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