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Enregistrement W4377136930 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e16421

Seeking a better understanding of the non-receptor tyrosine kinase, SRMS

2023· review· en· W4377136930 sur OpenAlexafffund
Raghuveera Kumar Goel, Nayoung Kim, Kiven Erique Lukong

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCollege of Medicine, Catholic University of KoreaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Cancer SocietyCure Brain Cancer FoundationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésProto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcReceptor tyrosine kinaseTyrosine kinaseKinaseBiologyCell biologyTyrosineSignal transductionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SRMS (Src-Related kinase lacking C-terminal regulatory tyrosine and N-terminal Myristoylation Sites) is a non-receptor tyrosine kinase first reported in a 1994 screen for genes regulating murine neural precursor cells. SRMS, pronounced "Shrims", lacks the C-terminal regulatory tyrosine critical for the regulation of the enzymatic activity of Src-family kinases (SFKs). Another remarkable characteristic of SRMS is its localization into distinct SRMS cytoplasmic punctae (SCPs) or GREL (Goel Raghuveera-Erique Lukong) bodies, a pattern not observed in the SFKs. This unique subcellular localization of SRMS could dictate its cellular targets, proteome, and potentially, substrates. However, the function of SRMS is still relatively unknown. Further, how is its activity regulated and by what cellular targets? Studies have emerged highlighting the potential role of SRMS in autophagy and in regulating the activation of BRK/PTK6. Potential novel cellular substrates have also been identified, including DOK1, vimentin, Sam68, FBKP51, and OTUB1. Recent studies have also demonstrated the potential role of the kinase in various cancers, including gastric and colorectal cancers and platinum resistance in ovarian cancer. This review discusses the advancements made in SRMS-related biology to date and the path to understanding the cellular and physiological significance of the kinase.

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)0,000
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 enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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