Molecular insight on the role of the phosphoinositide PIP3 in regulating the protein kinases Akt, PDK1, and BTK
Notice bibliographique
Résumé
Protein kinases are master regulators of myriad processes in eukaryotic cells playing critical roles in growth, metabolism, cellular differentiation, and motility. A subclass of protein kinases is regulated by their ability to be localized and activated by the phosphoinositide phosphatidylinositol (3,4,5)-trisphosphate (PIP3). This includes multiple members of the AGC and TEC family kinases, which contain PIP3 binding pleckstrin homology (PH) domains. It has been postulated that they can be activated by PIP3-mediated disruption of autoinhibitory interactions between their kinase domains and PH domains. There has been considerable controversy based on differing molecular models for how these kinases are regulated by lipid binding and post-translational modifications. This review focuses on understanding the molecular underpinnings for how the PH domains of these enzymes regulate kinase activity and what role PIP3 plays in pathway activation. A specific focus is on the integration of experimental data derived from X-ray crystallography, cryo-electron microscopy, and hydrogen deuterium exchange mass spectrometry along with recent advances in artifical intelligence enabled protein modeling. The main lipid-binding enzymes described are the AGC protein kinases 3-phosphoinositide-dependent kinase (PDK1) and Akt, and the TEC family kinase, Bruton's agammaglobulinemia tyrosine kinase (BTK).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».