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Enregistrement W4388074463 · doi:10.1016/j.jbc.2023.105411

Understanding and exploiting the roles of O-GlcNAc in neurodegenerative diseases

2023· review· en· W4388074463 sur OpenAlexafffund
Matthew R. Pratt, David J. Vocadlo

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésNeurodegenerationDiseaseMechanism (biology)AutophagyEnzymeChemistryBiochemistryBiologyComputational biologyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O-GlcNAc is a common modification found on nuclear and cytoplasmic proteins. Determining the catalytic mechanism of the enzyme O-GlcNAcase (OGA), which removes O-GlcNAc from proteins, enabled the creation of potent and selective inhibitors of this regulatory enzyme. Such inhibitors have served as important tools in helping to uncover the cellular and organismal physiological roles of this modification. In addition, OGA inhibitors have been important for defining the augmentation of O-GlcNAc as a promising disease-modifying approach to combat several neurodegenerative diseases including both Alzheimer's disease and Parkinson's disease. These studies have led to development and optimization of OGA inhibitors for clinical application. These compounds have been shown to be well tolerated in early clinical studies and are steadily advancing into the clinic. Despite these advances, the mechanisms by which O-GlcNAc protects against these various types of neurodegeneration are a topic of continuing interest since improved insight may enable the creation of more targeted strategies to modulate O-GlcNAc for therapeutic benefit. Relevant pathways on which O-GlcNAc has been found to exert beneficial effects include autophagy, necroptosis, and processing of the amyloid precursor protein. More recently, the development and application of chemical methods enabling the synthesis of homogenous proteins have clarified the biochemical effects of O-GlcNAc on protein aggregation and uncovered new roles for O-GlcNAc in heat shock response. Here, we discuss the features of O-GlcNAc in neurodegenerative diseases, the application of inhibitors to identify the roles of this modification, and the biochemical effects of O-GlcNAc on proteins and pathways associated with neurodegeneration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,130 · 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

Citations48
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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