In Mitosis You Are Not: The NIMA Family of Kinases in Aspergillus, Yeast, and Mammals
Notice bibliographique
Résumé
The Never in mitosis gene A (NIMA) family of serine/threonine kinases is a diverse group of protein kinases implicated in a wide variety of cellular processes, including cilia regulation, microtubule dynamics, mitotic processes, cell growth, and DNA damage response. The founding member of this family was initially identified in Aspergillus and was found to play important roles in mitosis and cell division. The yeast family has one member each, Fin1p in fission yeast and Kin3p in budding yeast, also with functions in mitotic processes, but, overall, these are poorly studied kinases. The mammalian family, the main focus of this review, consists of 11 members named Nek1 to Nek11. With the exception of a few members, the functions of the mammalian Neks are poorly understood but appear to be quite diverse. Like the prototypical NIMA, many members appear to play important roles in mitosis and meiosis, but their functions in the cell go well beyond these well-established activities. In this review, we explore the roles of fungal and mammalian NIMA kinases and highlight the most recent findings in the field.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».