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Enregistrement W4280520231 · doi:10.2147/jir.s364190

The Influence of Arginine Methylation in Immunity and Inflammation

2022· review· en· W4280520231 sur OpenAlexaff
Nivine Srour, Sarah Khan, Stéphane Richard

Notice bibliographique

RevueJournal of Inflammation Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyInflammationImmune systemEpigeneticsProtein arginine methyltransferase 5MethylationMethyltransferaseSignal transductionImmunologyCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploration in the field of epigenetics has revealed that protein arginine methyltransferases (PRMTs) contribute to disease, and this has given way to the development of specific small molecule compounds that inhibit arginine methylation. Protein arginine methylation is known to regulate fundamental cellular processes, such as transcription; pre-mRNA splicing and other RNA processing mechanisms; signal transduction, including the anti-viral response; and cellular metabolism. PRMTs are also implicated in the regulation of physiological processes, including embryonic development, myogenesis, and the immune system. Finally, the dysregulation of PRMTs is apparent in cancer, neurodegeneration, muscular disorders, and during inflammation. Herein, we review the functions of PRMTs in immunity and inflammation. We also discuss recent progress with PRMTs regarding the modulation of gene expression related to T and B lymphocyte differentiation, germinal center dynamics, and anti-viral signaling responses, as well as the clinical relevance of using PRMT inhibitors alone or in combination with other drugs to treat cancer, immune, and inflammatory-related diseases.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,346 · 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.

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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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