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Enregistrement W3211681446 · doi:10.26434/chemrxiv.14558121.v1

The Transcriptional Repressor Orphan Nuclear Receptor TLX Is Responsive to Caffeine and Istradefylline

2021· preprint· en· W3211681446 sur OpenAlexfundno aff
Giuseppe Faudone, Whitney Kilu, Xiaomin Ni, A. Chaikuad, Sridhar Sreeramulu, Pascal Heitel, Harald Schwalbe, Stefan Knapp, Manfred Schubert‐Zsilavecz, Jan Heering, Daniel Merk

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNuclear Receptors and Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAventis FoundationOntario Genomics InstituteEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAOntario GenomicsGenome CanadaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloMcGill UniversityGenentechBayerPfizer
Mots-clésNuclear receptorRepressorOrphan receptorReceptorChemistryTranscription factorCell biologyBiologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The orphan nuclear receptor TLX is expressed almost exclusively in neural stem cells. TLX acts as an essential factor for neural stem cell survival and is hence considered as a promising drug target in neurodegeneration. However, few studies have characterized the roles of TLX due to a lack of ligands and limited functional understanding. Here, we identify caffeine and istradefylline as TLX ligands that counteract the receptor’s intrinsic repressor activity in reporter gene assays and modulate TLX regulated SIRT1 and p21 expression. Mutagenesis of residues lining a cavity within the TLX ligand binding domain altered activity of these ligands suggesting direct interactions with helix 5. Using istradefylline as a tool compound, we observed ligand-sensitive recruitment of the co-repressor SMRT and heterodimerization of TLX with RXR. Both protein-protein complexes evolve as factors that modulate TLX function and suggest an unprecedented role of TLX in directly repressing other nuclear receptors.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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