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Enregistrement W4375955055 · doi:10.15252/emmm.202217144

The under‐appreciated world of the serpin family of serine proteinase inhibitors

2023· article· en· W4375955055 sur OpenAlexaff
Marie‐Christine Bouton, Margarethe Geiger, William P. Sheffield, James A. Irving, David A. Lomas, Sihong Song, Ritvik Srivant Satyanarayanan, Liqiang Zhang, Grant McFadden, Alexandra Lucas

Notice bibliographique

RevueEMBO Molecular Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesMedical Research CouncilUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustNational Institute for Health and Care ResearchNational Institutes of HealthAlpha-1 Foundation
Mots-clésSerpinProteasesSerine Proteinase InhibitorsSerine proteaseSerineBiologyProtein familyProteaseMASP1BiochemistryComputational biologyCell biologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the practice of medicine, many fundamental biological pathways that require tight on/off control, such as inflammation and circulatory homeostasis, are regulated by serine proteinases, but we rarely consider the unique protease inhibitors that, in turn, regulate these proteases. The serpins are a family of proteins with a shared tertiary structure, whose members largely act as serine protease inhibitors, found in all forms of life, ranging from viruses, bacteria, and archaea to plants and animals. These proteins represent up to 2-10% of proteins in the human blood and are the third most common protein family.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations35
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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