Variation in the Evolution and Sequences of Proglucagon and the Receptors for Proglucagon-Derived Peptides in Mammals
Notice bibliographique
Résumé
) encodes three glucagon like sequences, glucagon, glucagon-like peptide-1 (GLP-1), and glucagon-like peptide-2 that are of similar length and share sequence similarity, with these hormones having cell surface receptors, glucagon receptor (Gcgr), GLP-1 receptor (Glp1r), and GLP-2 receptor (Glp2r), respectively. Gcgr, Glp1r, and Glp2r are all class B1 G protein-coupled receptors (GPCRs). Despite their sequence and structural similarity, analyses of sequences from rodents have found differences in patterns of sequence conservation and evolution. To determine whether these were rodent-specific traits or general features of these genes in mammals I analyzed coding and protein sequences for proglucagon and the receptors for proglucagon-derived peptides from the genomes of 168 mammalian species. Single copy genes for each gene were found in almost all genomes. In addition to glucagon sequences within Hystricognath rodents (e.g., guinea pig), glucagon sequences from a few other groups (e.g., pangolins and some bats) as well as changes in the proteolytic processing of GLP-1 in some bats are suggested to have functional effects. GLP-2 sequences display increased variability but accepted few substitutions that are predicted to have functional consequences. In parallel, Glp2r sequences display the most rapid protein sequence evolution, and show greater variability in amino acids at sites involved in ligand interaction, however most were not predicted to have a functional consequence. These observations suggest that a greater diversity in biological functions for proglucagon-derived peptides might exist in mammals.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».