Genetic variants of accessory proteins and G proteins in human genetic disease
Notice bibliographique
Résumé
We present a series of three articles on the genetics and pharmacogenetics of G protein- coupled receptors (GPCR). In the first article, we discuss genetic variants of the G protein subunits and accessory proteins that are associated with human phenotypes; in the second article, we build upon this to discuss “G protein-coupled receptor (GPCR) gene variants and human genetic disease” and in the third article, we survey “G protein-coupled receptor pharmacogenomics”. In the present article, we review the processes of ligand binding, GPCR activation, inactivation, and receptor trafficking to the membrane in the context of human genetic disease resulting from pathogenic variants of accessory proteins and G proteins. Pathogenic variants of the genes encoding G protein α and β subunits are examined in diverse phenotypes. Variants in the genes encoding accessory proteins that modify or organize G protein coupling have been associated with disease; these include the contribution of variants of the regulator of G protein signaling (RGS) to hypertension; the role of variants of activator of G protein signaling type III in phenotypes such as hypoxia; the contribution of variation at the RGS10 gene to short stature and immunological compromise; and the involvement of variants of G protein-coupled receptor kinases (GRKs), such as GRK4, in hypertension. Variation in genes that encode proteins involved in GPCR signaling are outlined in the context of the changes in structure and function that may be associated with human phenotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».