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Enregistrement W4239776133 · doi:10.1126/stke.2000.23.re1

Crossing Smads

2000· review· en· W4239776133 sur OpenAlexaff
Jeffrey L. Wrana

Notice bibliographique

RevueScience s STKE · 2000
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTGF-β signaling in diseases
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSMADR-SMADCell biologySignal transductionPhosphorylationSmad2 ProteinCrosstalkTranscription factorBiologyTGF beta receptor 2ChemistryEndoglinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transforming growth factor-beta (TGF-beta) superfamily of secreted polypeptide growth factors exerts extensive control over all aspects of development and homeostasis, and components of this pathway are often mutated in cancers and in several hereditary disorders. Apart from TGF-beta, the superfamily also includes the activins and the bone morphogenetic proteins. These factors signal through heteromeric complexes of type II and type I serine-threonine kinase receptors, which activate the downstream Smad signal transduction pathway. Three classes of Smads have been defined: the receptor-regulated Smads (R-Smads), the common-mediator Smads (co-Smads), and the antagonistic or inhibitory Smads (I-Smads). Receptor complexes activate the Smad pathway by interacting and phosphorylating specific R-Smads. Phosphorylation of the R-Smads causes dissociation from the receptor and induces assembly into complexes with Smad4, a co-Smad. This heteromeric complex then translocates into the nucleus, where the Smads function as transcriptional comodulators by recruiting coactivators or corepressors to Smad DNA binding partners. Thus, Smads transmit signals directly from the receptor kinase into the nucleus. Crosstalk between Smads and other signaling pathways occurs both in the cytosol and in the nucleus. In the cytosol, Smad translocation might be inhibited by mitogen-activated protein kinase-dependent phosphorylation, whereas in the nucleus Smads interact with a number of transcription factors that themselves are primary targets of other signaling pathways. Furthermore, Smad-dependent regulation of these targets often requires input from the primary signaling pathway. In these examples, Smad signaling may represent a secondary signal that modifies the output of the primary pathway. Consequently, the transcriptional response to TGF-beta family ligands may be dependent on what other signals are being received by the cell. Crosstalk may thus provide one explanation for the long-standing observation that the biological response to TGF-beta is often dependent on the extracellular environment of the cell.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,023

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations49
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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