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Enregistrement W3195293507 · doi:10.3390/ijms22168891

Nothing Regular about the Regulins: Distinct Functional Properties of SERCA Transmembrane Peptide Regulatory Subunits

2021· review· en· W3195293507 sur OpenAlexaff
Nishadh Rathod, Jessi J. Bak, Joseph O. Primeau, M’Lynn E. Fisher, L. Michel Espinoza‐Fonseca, M. Joanne Lemieux, Howard S. Young

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésSERCAEndoplasmic reticulumCell biologyTransmembrane domainPhospholambanBiologyTransmembrane proteinBiochemistryCalcium pumpCalcium ATPaseChemistryATPaseAmino acidReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sarco-endoplasmic reticulum calcium ATPase (SERCA) is responsible for maintaining calcium homeostasis in all eukaryotic cells by actively transporting calcium from the cytosol into the sarco-endoplasmic reticulum (SR/ER) lumen. Calcium is an important signaling ion, and the activity of SERCA is critical for a variety of cellular processes such as muscle contraction, neuronal activity, and energy metabolism. SERCA is regulated by several small transmembrane peptide subunits that are collectively known as the "regulins". Phospholamban (PLN) and sarcolipin (SLN) are the original and most extensively studied members of the regulin family. PLN and SLN inhibit the calcium transport properties of SERCA and they are required for the proper functioning of cardiac and skeletal muscles, respectively. Myoregulin (MLN), dwarf open reading frame (DWORF), endoregulin (ELN), and another-regulin (ALN) are newly discovered tissue-specific regulators of SERCA. Herein, we compare the functional properties of the regulin family of SERCA transmembrane peptide subunits and consider their regulatory mechanisms in the context of the physiological and pathophysiological roles of these peptides. We present new functional data for human MLN, ELN, and ALN, demonstrating that they are inhibitors of SERCA with distinct functional consequences. Molecular modeling and molecular dynamics simulations of SERCA in complex with the transmembrane domains of MLN and ALN provide insights into how differential binding to the so-called inhibitory groove of SERCA-formed by transmembrane helices M2, M6, and M9-can result in distinct functional outcomes.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations67
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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