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Enregistrement W4401812927 · doi:10.1042/bcj20230230

Regulation of PARP1/2 and the tankyrases: emerging parallels

2024· review· en· W4401812927 sur OpenAlexaff
Matthew Jessop, Benjamin J. Broadway, Katy Miller, Sebastian Guettler

Notice bibliographique

RevueBiochemical Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésPARP1Allosteric regulationBiologyEffectorPoly ADP ribose polymeraseFunction (biology)ParallelsCell biologyDNA damageComputational biologyEnzymeBiochemistryDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ADP-ribosylation is a prominent and versatile post-translational modification, which regulates a diverse set of cellular processes. Poly-ADP-ribose (PAR) is synthesised by the poly-ADP-ribosyltransferases PARP1, PARP2, tankyrase (TNKS), and tankyrase 2 (TNKS2), all of which are linked to human disease. PARP1/2 inhibitors have entered the clinic to target cancers with deficiencies in DNA damage repair. Conversely, tankyrase inhibitors have continued to face obstacles on their way to clinical use, largely owing to our limited knowledge of their molecular impacts on tankyrase and effector pathways, and linked concerns around their tolerability. Whilst detailed structure-function studies have revealed a comprehensive picture of PARP1/2 regulation, our mechanistic understanding of the tankyrases lags behind, and thereby our appreciation of the molecular consequences of tankyrase inhibition. Despite large differences in their architecture and cellular contexts, recent structure-function work has revealed striking parallels in the regulatory principles that govern these enzymes. This includes low basal activity, activation by intra- or inter-molecular assembly, negative feedback regulation by auto-PARylation, and allosteric communication. Here we compare these poly-ADP-ribosyltransferases and point towards emerging parallels and open questions, whose pursuit will inform future drug development efforts.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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